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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
摘要：本申请涉及一种基于多元立体信息的山区地表径流演变成因解析方法。该方法包括：采用基于深度学习的人工智能技术对流域历史时期的气温、降水量、植被覆盖率、土壤湿度和地下水位数据进行细粒度时序分析，分别挖掘出各项要素在局部时域下的动态演变特征，并通过对各项要素的局部时序特征表示进行基于特征显著性的时序聚合处理，以获取各项要素的全局时域核心特征表示，进而基于各项要素的全局嵌入联合特征，智能识别山区地表径流演变的核心成因。这样，可以实现对山区地表径流演变过程的多维度动态解析，提高预测精度和可靠性。
主权项：1.一种基于多元立体信息的山区地表径流演变成因解析方法，其特征在于，包括：获取气温值的历史数据、降水量的历史数据、植被覆盖率的历史数据、土壤湿度的历史数据和地下水位的历史数据；对所述气温值的历史数据、所述降水量的历史数据、所述植被覆盖率的历史数据、所述土壤湿度的历史数据和所述地下水位的历史数据分别进行基于局部时间尺度的时序特征提取以得到气温局部时序隐含关联特征向量的序列、降水量局部时序隐含关联特征向量的序列、植被覆盖率局部时序隐含关联特征向量的序列、土壤湿度局部时序隐含关联特征向量的序列和地下水位局部时序隐含关联特征向量的序列；对所述气温局部时序隐含关联特征向量的序列、所述降水量局部时序隐含关联特征向量的序列、所述植被覆盖率局部时序隐含关联特征向量的序列、所述土壤湿度局部时序隐含关联特征向量的序列和所述地下水位局部时序隐含关联特征向量的序列分别进行基于特征显著性的信息聚合以得到气温时序关联聚合特征向量、降水量时序关联聚合特征向量、植被覆盖率时序关联聚合特征向量、土壤湿度时序关联聚合特征向量和地下水位时序关联聚合特征向量；对所述气温时序关联聚合特征向量、所述降水量时序关联聚合特征向量、所述植被覆盖率时序关联聚合特征向量、所述土壤湿度时序关联聚合特征向量和所述地下水位时序关联聚合特征向量进行多元信息联合编码以得到多元立体信息融合表示向量；基于所述多元立体信息融合表示向量，确定山区地表径流演变成因的解析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于多元立体信息的山区地表径流演变成因解析方法
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