基于神经网络的地质灾害的预测方法及系统

摘要

本发明涉及地质灾害预警领域，公开一种基于神经网络的地质灾害的预测方法及系统，以提高对突变的捕捉能力并提升预测结果的先见性和可靠性。方法包括：构建预测模型；以编码器获取至少两类与地质灾害相关联的非预测时间序列数据，根据所设定的影响注意力机制、上一时刻的隐藏状态信息及上一时刻的单元状态信息确定当前时刻关联的各个非预测时间序列数据的注意力权重；然后根据注意力权重及当前时刻的各个非预测时间序列数据得出输出到T‑LSTM中的多元特征向量并学习突变信息；在解码器中，通过设定的时间注意机制从编码器中选择相关的隐藏状态以间接捕捉突变信息，然后基于标准LSTM网络以根据所捕捉的突变信息生成当前时刻的预测结果。