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摘要：本申请涉及一种基于仿真推理的智能预警系统及方法。该方法包括：获取降雨量的时间队列，并采用基于深度学习的数据分析和处理技术来对所述降雨量进行时序关联特征分析和显著性优化，以此基于所述降雨量在各个局部时间段内的时序传播聚合特征来自动地得到累计降水量预测值，并确定是否生成预警提示。这样，利用深度学习技术，能够挖掘时间序列数据中的深层关联性和模式，包括非线性关系和复杂的交互效应，并且可以更好地模拟和预测降雨量的变化趋势，从而提高降雨量预测的精度。
主权项：1.一种基于仿真推理的智能预警系统，其特征在于，包括：降雨量时序采集模块，用于获取降雨量的时间队列；降雨量时序关联特征提取模块，用于将所述降雨量的时间队列输入降雨量序列编码器以得到降雨量时序关联特征向量的序列；降雨量时序关联特征最大值提取模块，用于提取所述降雨量时序关联特征向量的序列中的各个降雨量时序关联特征向量的最大值以得到降雨量时序显著信息表示向量；降雨量时序显著信息激活处理模块，用于对所述降雨量时序显著信息表示向量进行激活处理以得到降雨量时序显著引导权重向量；降雨量时序关联显著优化模块，用于以所述降雨量时序显著引导权重向量中的各个位置的特征值作为权重，对所述降雨量时序关联特征向量的序列中的各个降雨量时序关联特征向量进行加权以得到显著优化降雨量时序关联特征向量的序列；降雨量时序传播聚合模块，用于将所述显著优化降雨量时序关联特征向量的序列输入基于节点能量显著时序衰减的特征前向传播网络以得到降雨量时序传播聚合表示向量作为降雨量时序传播聚合表示特征；累计降水量预测模块，用于基于所述降雨量时序传播聚合表示特征，得到累计降水量预测值，并基于所述累计降水量预测值，确定是否生成预警提示。
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