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申请/专利权人：湖北智凌数码科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统，涉及地理信息预测分析技术领域，包括收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型。本发明通过收集多源地理信息数据，提取数据融合特征，构建信息预测模型基于数据融合特征对地理信息变化进行预测，提高了模型的泛化能力，大幅提升了地理信息变化预测的准确性，同时通过实际观测情况对信息预测模型进行优化，保证模型适用性。

主权项：1.一种基于多源数据融合的地理信息分析方法，其特征在于：包括，收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型；所述收集多源地理信息数据进行预处理指通过遥感观测设备和互联网收集多源地理信息数据并清洗过滤，将数据进行标准化，基于IQR方法检测异常值：IQR＝Q3-Q1其中Q1和Q3分别为数据的第一个和第三个四分位数，异常值范围定义为低于Q1-1.5IQR和高于Q3+1.5IQR，去除数据中的异常值，通过中位数对缺失值进行填充，应用小波变换方法进行数据降噪，将降噪后的数据形成地理信息数据集D；所述通过数据库安全存储数据指数据库将收集的多源地理信息数据以及降噪后形成的地理信息数据集进行存储，并将相同数据之间添加关联索引，数据库对存储数据设置安全访问权限和密码，并保持对存储数据的实时监测；所述提取多源地理信息数据特征指通过数据库获取地理信息数据集D，对数据集中数据进行初步特征提取： 其中TDi为数据集D中第i个数据的初步提取特征，α为自适应滤波系数，N为数据集D中数据总数，x为积分变量；对初步提取特征进行信息过滤，采用熵计算方法计算特征贡献： 其中HTDi为初步提取特征的熵，熵越大，特征包含信息越多，pj为第j类给定条件下的概率分布，m为给定条件总数，pi|j为在第j类给定条件下出现第i个特征的概率分布，n为初步提取特征的总数；将所有特征进行融合形成融合特征集合F为： 其中a和b为特征提取考虑的数据范围；所述基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化包括：对于融合特征集合F中每个特征Fi整理出时间序列数据形成系列时间观测值Fit，计算时间序列的一阶差分估计特征变化率，公式为：ΔFit＝Fit-Fit-1其中ΔFit为时间t和时间t-1之间的特征值变化量；定义平滑窗口对差分结果进行平滑处理，计算特征变化率均值和标准差进行特征变化率标准化处理；基于特征变化率ΔFit和融合特征集F预测地理信息变化： 其中Fit+1为预测地理信息特征，k为融合特征集F中特征总数，ci为第i个特征Fit的权重参数，gi为第i个特征变化率ΔFit的权重参数，q和p为非线性指数，φ和ψ为调节参数；将预测地理信息特征Fit+1进行整合形成综合地理信息变化输出。

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