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申请/专利权人：天津市地质研究和海洋地质中心

摘要：本发明公开了一种平原区土壤流失预测方法及系统，涉及土壤监测技术领域。一种平原区土壤流失预测方法及系统，包括有：数据采集模块、采样点设置模块、模型选择模块、数据分析模块和数据预测模块。本发明通过建立神经网络预测模型，及时掌握土壤数据，预测土壤流失量，以便采取治理措施。

主权项：1.一种平原区土壤流失预测方法，其特征在于，包括：S1.数据采集在随机采样点群处获取实时监测数据，随机采样点群通过粒子群算法进行设置，将当前获取的实时监测数据与前n-1次获取的实时监测数据组成待处理监测数据时序集；S2.数据分析对待处理监测数据时序集进行预处理，得到监测数据时序集，当预测要求为预测未来一年土壤流失量时，选择年平均降雨侵蚀力预测模型和土壤可蚀性因子预测模型，进入S3；当预测要求为预测未来两年或以上土壤流失量时，选择高精度年平均降雨侵蚀力预测模型和土壤可蚀性因子预测模型，进入S4；S3.数据预测基于监测数据时序集和年平均降雨侵蚀力预测模型得到预测年平均降雨侵蚀力，基于监测数据时序集和土壤可蚀性因子预测模型得到预测土壤可蚀性因子，将预测年平均降雨侵蚀力和预测土壤可蚀性因子代入通用土壤流失方程，得到预测单位土壤流失量，根据预测单位土壤流失量与待进行土壤流失预测平原区面积进行计算，得到预测土壤流失量；S4.高精度数据预测基于监测数据时序集和高精度年平均降雨侵蚀力预测模型得到高精度预测年平均降雨侵蚀力，基于监测数据时序集和土壤可蚀性因子预测模型得到预测土壤可蚀性因子，将高精度预测年平均降雨侵蚀力和预测土壤可蚀性因子代入通用土壤流失方程，得到高精度预测单位土壤流失量，根据高精度预测单位土壤流失量与待进行土壤流失预测平原区面积进行计算，得到高精度预测土壤流失量；还包括构建年平均降雨侵蚀力预测模型，具体步骤：R1.选择模型选择LSTM模型作为年平均降雨侵蚀力预测模型的基础模型；R2.准备数据集收集前m年的年降雨量、水力侵蚀面积和对应的年平均降雨侵蚀力，每一年的年降雨量、水力侵蚀面积为一组降雨侵蚀力特征值，对应的年平均降雨侵蚀力为降雨侵蚀力对应目标值，一组降雨侵蚀力特征值和降雨侵蚀力对应目标值为一组年平均降雨侵蚀力训练样本，将m组年平均降雨侵蚀力训练样本组合，得到年平均降雨侵蚀力数据集，并将年平均降雨侵蚀力数据集分割为年平均降雨侵蚀力训练集和年平均降雨侵蚀力测试集；R3.训练模型将年平均降雨侵蚀力训练集输入到LSTM模型中进行训练，训练时，LSTM模型根据年平均降雨侵蚀力训练集中的目标值进行参数更新，参数更新后，得到待评估年平均降雨侵蚀力预测模型；R4.模型评估将年平均降雨侵蚀力测试集输入到待评估年平均降雨侵蚀力预测模型中进行测试，得到降雨侵蚀力测试集预测结果，计算降雨侵蚀力测试集预测结果和年平均降雨侵蚀力测试集中降雨侵蚀力对应目标值之间的误差，得到平均绝对误差，若平均绝对误差在误差标准范围内，将待评估年平均降雨侵蚀力预测模型作为年平均降雨侵蚀力预测模型，将年平均降雨侵蚀力预测模型部署使用；若平均绝对误差超过误差标准范围，则调整超参数后，重复步骤R3，R4；还包括构建土壤可蚀性因子预测模型，具体步骤：T1.选择模型选择随机森林模型作为土壤可蚀性因子预测模型的基础模型，设定生成决策树的数量最大值；T2.准备数据集收集前p年的土壤物质含量、气候数据和对应的土壤可蚀性因子，每一年的土壤物质含量、气候数据为一组土壤可蚀性因子特征值，对应的土壤可蚀性因子为土壤可蚀性因子对应目标值，一组土壤可蚀性因子特征值和土壤可蚀性因子对应目标值为一组土壤可蚀性因子训练样本，将p组土壤可蚀性训练样本组合，得到土壤可蚀性因子数据集，在土壤可蚀性因子数据集中随机抽取一部分土壤可蚀性因子训练样本，得到土壤可蚀性因子测试集；T3.生成决策树将土壤可蚀性因子数据集输入到随机森林模型中，随机森林模型会随机选择一部分样本，得到随机森林决策树的土壤可蚀性因子训练集，再从土壤可蚀性因子数据集中随机选择一部分土壤可蚀性因子特征值，得到土壤可蚀性因子训练特征子集，在每个土壤可蚀性因子训练集和土壤可蚀性因子训练特征子集上构建一个决策树，得到待分割土壤可蚀性因子决策树，对待分割土壤可蚀性因子决策树使用基于特征的分割准则进行数次节点分割，分割完成后，得到土壤可蚀性因子决策树；T4.构成随机森林模型重复步骤T3，当生成土壤可蚀性因子决策树到达数量最大值时，将所有土壤可蚀性因子决策树进行组合得到的随机森林模型，作为待评估土壤可蚀性因子预测模型；T5.模型评估将土壤可蚀性因子测试集输入到待评估土壤可蚀性因子预测模型中进行测试，得到土壤可蚀性因子测试集预测结果，计算土壤可蚀性因子测试集预测结果和土壤可蚀性因子测试集中土壤可蚀性因子对应目标值之间的准确率，得到准确率评估指标，若准确率评估指标在误差标准范围内，将待评估土壤可蚀性预测模型作为土壤可蚀性因子预测模型，将土壤可蚀性因子预测模型部署使用；若准确率评估指标超过误差标准范围，则调整决策树的参数后，重复步骤T3，T4，T5；还包括构建高精度年平均降雨侵蚀力预测模型，具体步骤：H1.准备数据集将年平均降雨侵蚀力数据集进行标准化和平滑处理，筛选剔除明显异常和离群数据，得到待分解高精度年平均降雨侵蚀力数据集；H2.分解数据集使用CEEMD方法将待分解高精度年平均降雨侵蚀力数据集中的m组年平均降雨侵蚀力训练样本分解，每组年平均降雨侵蚀力训练样本得到q个高精度年平均降雨侵蚀力数据分量和一个高精度年平均降雨侵蚀力残差项，q个高精度年平均降雨侵蚀力数据分量和一个高精度年平均降雨侵蚀力残差项为一组高精度年平均降雨侵蚀力训练样本，将m组高精度年平均降雨侵蚀力训练样本分割为高精度年平均降雨侵蚀力训练集和高精度年平均降雨侵蚀力测试集；H3.优化网络超参数在高精度年平均降雨侵蚀力训练集的基础上，利用贝叶斯算法对年平均降雨侵蚀力预测模型的LSTM层数、隐藏单元数、学习衰减周期和衰减率进行优化，得到优化网络超参数；H4.优化模型将优化网络超参数对年平均降雨侵蚀力预测模型进行参数调整，得到调参年平均降雨侵蚀力预测模型，并将高精度年平均降雨侵蚀力训练集输入到调参年平均降雨侵蚀力预测模型中进行训练，得到待评估高精度年平均降雨侵蚀力预测模型；H5.模型评估将高精度年平均降雨侵蚀力测试集输入到待评估高精度年平均降雨侵蚀力预测模型中进行测试，得到高精度测试集预测结果，计算高精度测试集预测结果和高精度年平均降雨侵蚀力测试集中降雨侵蚀力对应目标值间的误差，得到高精度平均绝对误差，若高精度平均绝对误差在误差标准范围内，则将待评估高精度年平均降雨侵蚀力预测模型作为高精度年平均降雨侵蚀力预测模型，将高精度年平均降雨侵蚀力预测模型部署使用；若高精度平均绝对误差超过误差标准范围，则重复步骤H3，H4，H5。

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