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申请/专利权人：山东省地质矿产勘查开发局第一地质大队(山东省第一地质矿产勘查院)
摘要：本发明提出一种区域地质灾害预测预警方法，涉及机器学习领域，提出TMPNet预测模型，应用于地质灾害预测预警场景，包括时序特征捕捉模块、多变量特征捕捉模块和多层感知器堆栈，时序特征捕捉模块处理输入的地质灾害相关数据中的时间特征，多变量特征捕捉模块处理地质灾害多变量数据中的隐式关联，多层感知器堆栈用于对地质灾害数据进行特征增强，并为后续的卷积操作和注意力机制提供良好的特征表示，从而提高模型预测的准确性。
主权项：1.一种区域地质灾害预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集地质灾害相关历史数据，包括特征和目标变量，对收集的数据进行预处理；S2、采用方法对地质灾害数据进行标准化，并将标准化后的数据划分训练集和测试集；S3、构建TFCM模块，用于处理输入地质灾害数据中的时间特征，具体包括以下步骤：S31、输入地质灾害数据，通过多层感知器堆栈增强特征得到地质灾害数据的时序表示，使用卷积核为的卷积网络结合多层感知器堆栈输出，获取查询、键和值；S32、对和进行短时傅里叶变换，得到、，计算相关性分数，进行时间延迟聚合，引入权重系数与加权系数增强时间延迟聚合效果，并获得时序特征输出，最终通过线性变换得到TFCM模块输出的第一预测值、第二预测值以及下一个TFCM子模块输入；S4、构建MFCM模块，处理地质灾害多变量数据中的隐式关联，具体包括以下步骤：S41、输入第二预测值，通过多层感知器堆栈增强特征得到地质灾害的变量间特征表示，通过卷积核为的卷积网络结合多层感知器堆栈的输出，计算查询、键和值;S42、使用多头自注意力机制计算地质灾害数据的全局变量间关系，通过扩张卷积计算地质灾害数据的局部变量间关系，并将全局变量关系和局部变量间关系的输出相加获得输出，经过线性变换得到第三预测值和第四预测值以及下一个MFCM子模块输入；S5、将TFCM模块预测与MFCM模块预测相加得到地质灾害预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省地质矿产勘查开发局第一地质大队(山东省第一地质矿产勘查院) 一种区域地质灾害预测预警方法
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