[发明专利]基于深度学习的干旱指数监测方法及系统有效
| 申请号： | 202110283892.0 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112668705B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 俞乐;黄小猛;周峥 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G01W1/10;G01N33/24 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 王迎;袁文婷 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的干旱指数监测方法及系统，其中的方法包括：获取监测站点的观测数据，并基于观测数据获取对应的各参数信息；对各参数信息分别进行数据处理，获取与各参数信息分别对应的预处理数据；对预处理数据以及与观测数据对应的辅助数据进行数据融合，并基于融合后的数据构建数据集；其中，数据集包括训练集和测试集；基于训练集和测试集训练并测试深度神经网络模型，直至深度神经网络模型收敛在预设范围内，形成干旱指数监测模型；基于干旱指数监测模型对待检测区域的干旱指数进行监测。利用上述发明能够更加综合、全面的识别旱情，提高旱情监测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 干旱 指数 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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