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本发明公开了一种基于多元时间序列数据的滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：步骤1、进行数据采集与存储；步骤2、数据预处理：对数据缺失值、数据异常值进行处理，并进行卡尔曼滤波；步骤3、进行归一化处理；步骤4、采用基于注意力的长短期记忆人工神经网络模型来进行地质灾害易发性评价。本发明利用LSTM模型对山体滑坡时间序列数据进行学习，对以往瞬时监测数据预测进行改进，能够更为准确且科学地对滑坡地质灾害进行易发性评价；增添Attention注意力机制，减少或过滤掉不重要的信息，从大规模数据中筛选出价值较高的信
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117113000 A (43)申请公布日 2023.11.24 (21)申请号 202310989335.X G06N 3/045 (2023.01)
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