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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明公开了基于深度学习降雨预测结果的滑坡危险性评价方法及系统，所述方法包括：选取滑坡易发性评价因子；利用滑坡易发性评价因子计算滑坡易发性，通过所述滑坡易发性得到滑坡易发性区划图；使用真实回波图图像数据对卷积长短时神经网络进行训练，使用训练后的卷积长短时神经网络预测区域降雨量；使用R‑Z公式预测区域降雨量的大小；基于所述区域降雨量的大小和所述滑坡易发性区划图得到滑坡危险性评价结果。本发明根据监测数据、降雨预测模型和预警模型对地质灾害发生的可能性进行综合判定，能够精确反映未来1小时的滑坡危险性，提升降雨场景下地质灾害风险管控能力。
主权项：1.基于深度学习降雨预测结果的滑坡危险性评价方法，其特征在于，所述方法包括：S1、选取滑坡易发性评价因子；S2、利用滑坡易发性评价因子计算滑坡易发性，通过所述滑坡易发性得到滑坡易发性区划图；S3、使用真实回波图图像数据对卷积长短时神经网络进行训练，使用训练后的卷积长短时神经网络预测区域降雨量；S4、使用R-Z公式预测区域降雨量的大小；S5、基于所述区域降雨量的大小和所述滑坡易发性区划图得到滑坡危险性评价结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于深度学习降雨预测结果的滑坡危险性评价方法及系统
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