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申请/专利权人：北京工业大学;生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
摘要：本发明涉及一种基于多模态数据融合的水质指标预测的方法，特别是涉及一种基于瓶颈注意模块BottleneckAttentionModule,BAM、低秩多模态融合Low‑rankMultimodalFusion,LMF、注意力机制、卷积神经网络、倒置TransformerInvertedTransformer,ITransformer模型的水质指标预测方法。首先，分别从获取的遥感图像数据和水质指标历史数据中提取图像和水质特征序列。然后，基于BAM和LMF将图像和水质特征进行融合，获取多模态融合特征。最后，将多模态融合特征输入ITransformer模型，预测未来长期的水质指标值，最终获取精准度较高的水质指标预测结果。
主权项：1.一种基于多模态数据融合的水质指标预测方法，其特征在于，该方法包括如下的步骤：1获取一条河流过去一段时间监测到的水质指标组成的时间序列数据和河流地区的降雨量卫星遥感图像数据；2从获取的遥感图像数据和水质指标历史数据中提取图像和水质特征序列；3基于瓶颈注意力模块BottleneckAttentionModule,BAM和低秩多模态融合方法Low-rankMultimodalFusion,LMF，将图像和水质特征进行融合，获取多模态融合特征；4将多模态融合特征输入倒置TransformerInvertedTransformer,ITransformer模型中，输出水质指标的多步的预测值，从而获得未来的水质指标预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) 基于多模态数据融合的水质指标预测方法
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