[发明专利]一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法在审
| 申请号： | 202310842850.5 | 申请日： | 2023-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN116958664A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 高娜;刘晶晶;原丽娟;王洋;王想 | 申请（专利权）人： | 中国地震应急搜救中心 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京信润律师事务所 11537 | 代理人： | 何志国 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法，包括以下过程：基本研究单元的划分和确定；生成研究单元的手机定位量时序数据；分析定位量随时间变化的规律，确定研究单元的地震救援区域类型；进行数据的标准化、归一化并创建数据集；混合模型的搭建、训练及调参；使用混合模型预测研究单元的重点搜救区域类型。本发明搭建了基于CNN‑BiLSTM的混合模型，通过CNN的特征抽象能力提取高维特征，经由BiLSTM层对手机定位量序列高维特征进行时序预测，充分整合了CNN和RNN两种网络模型的优势。因此，本发明的混合模型预测精度高、泛化能力强，为地震救援区域划分提供了一个可靠的分类方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混合 模型 地震 救援 分区 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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