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公开(公告)号:CN119624176A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411695284.0
申请日:2024-11-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种干旱成因指标筛选方法,涉及筛选干旱成因指标技术领域,所述方法包括:获取时间和空间上的多尺度干旱数据,提取所述多尺度干旱数据的干旱特征;基于所述干旱特征,构建综合干旱指数;基于所述综合干旱指数和所述多尺度干旱数据获得数据集;基于干旱评估模型分析所述数据集获得损失值,将所述损失值输入至SHAP模型,获得SHAP值,基于所述SHAP值筛选干旱成因指标,获得筛选结果;可以解决在获取观测数据与干旱之间的因果关系中,现有方法忽略下垫面因子对干旱事件的影响,无法挖掘农业、水文干旱状况与观测数据间的关系以及忽略空间特征,难以体现干旱过程的空间演变特征的问题。
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公开(公告)号:CN118709894B
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202410735744.1
申请日:2024-06-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/043 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高温防灾措施综合决策方法,确定高温风险因子;建立各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系;确定目标研究区域;采集高温评估指标的历史数据,建立并训练深度学习模型;所述深度学习模型以所述高温评估指标为输入,以所述高温风险因子为输出;基于所述深度学习模型,预测目标研究区域在指定时间内的高温风险因子;基于预测结果,建立包括不同高温防灾措施的决策矩阵;基于梯形模糊数算法,将所述决策矩阵转化为模糊评价矩阵;对模糊评价矩阵做去模糊化处理,得到规范化后属性值的期望值;对各高温防灾措施进行排序,并基于各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系,得到最优决策。本发明可解决现有技术无法提前决策防灾措施,且决策冗余、决策效率低、决策精度有限等问题,实现能够为即将到来的高温极端气候动态且准确的决策出短期措施的目的。
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公开(公告)号:CN118709894A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410735744.1
申请日:2024-06-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/043 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高温防灾措施综合决策方法,确定高温风险因子;建立各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系;确定目标研究区域;采集高温评估指标的历史数据,建立并训练深度学习模型;所述深度学习模型以所述高温评估指标为输入,以所述高温风险因子为输出;基于所述深度学习模型,预测目标研究区域在指定时间内的高温风险因子;基于预测结果,建立包括不同高温防灾措施的决策矩阵;基于梯形模糊数算法,将所述决策矩阵转化为模糊评价矩阵;对模糊评价矩阵做去模糊化处理,得到规范化后属性值的期望值;对各高温防灾措施进行排序,并基于各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系,得到最优决策。本发明可解决现有技术无法提前决策防灾措施,且决策冗余、决策效率低、决策精度有限等问题,实现能够为即将到来的高温极端气候动态且准确的决策出短期措施的目的。
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