一种基于深度学习的森火蔓延预测方法及预测装置
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的森火蔓延预测方法及预测装置，所述方法包括如下步骤：使用构建的森火蔓延数据集训练卷积神经网络；所述卷积神经网络根据输入数据预测基于栅格的森火空间的各栅格点位的引燃时刻；其中，所述输入数据包括森火蔓延状态、地理数据和气象数据，所述卷积神经网络依据所述输入数据进行编码并解码预测区域内的森火蔓延时空分布场，利用所述森火蔓延时空分布场来预测森火空间的各栅格点位的引燃时刻。本发明实现了森火蔓延的端到端快速推演并解决了模型对起火点等约束条件的限制。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的森火蔓延预测方法及预测装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626589A
申请号 ：
CN202210201912.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王飞姜文宇郑欣欣
申请人 ：
清华大学深圳国际研究生院
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼
代理机构 ：
深圳新创友知识产权代理有限公司
代理人 ：
王震宇
优先权 ：
CN202210201912.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
