CN114911888B 一種融合屬性與結構的山洪災害區劃方法 （河海大學）_第1頁
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文檔簡介

號本發明提供了一種融合屬性與結構的山洪括步驟(1)預處理降雨和地形因子，并空間聚合到各小流域尺度，作為小流域的降雨和地形屬構關系；(3)以小流域的屬性和空間結構關系為碼器以同時對小流域的屬性和空間結構進行特征表達學習；(4)根據每個圖卷積神經網絡模塊的輸出建立圖解碼器同時實現小流域空間結構的重建和小流域聚類；(5)根據小流域最佳聚類結果合并同類別的小流域得到最終的山洪災害2步驟2、根據多邊形格式的小流域邊界數據，以小流域中心代表小流域并作為圖的節步驟4、根據步驟3中每個圖卷積神經網絡模塊的輸出步驟5、根據步驟4中的小流域最佳聚類結果，合并同類3中，自編碼器是利用三個圖卷積神經網絡模塊實現輸入小流域屬性和小流域空間結構進其中，Zl+1是第l層特征Zl通過圖卷積神經網絡模塊計算得到的在第l+1層特征；34山洪災害會給生命財產、生態環境、基礎設施造成巨大損失，也常導致人員傷亡(Buiet性和區間差異性的區劃原則，將區域劃分為互不重疊的若干同質性區域(Alipouret地方政府部門提供較為精細尺度的山洪災害空間5[0019]其中，Zl+1是第l層特征Zl通過圖卷積神經網絡模塊計算得到的在第l+1層特征；67[0045]步驟3中，每個圖卷積神經網絡模塊包括圖卷積神經網絡層、批標準化層和激活[0046]自編碼器是利用三個圖卷積神經網絡模塊實現輸入小流域屬性和小流域空間結[0048]其中，Zl+1是第l層特征Zl通過圖卷積神經網絡模塊計算得到的在第l+1層特征；[0050]步驟3中提出的圖自編碼器利用了三個圖卷積神經網絡模塊來對小流域的屬性和[0055]圖解碼器在進行圖聚類時，構建節點i的特征zi和聚類中心μu之間的相似性指標8[0062]步驟4中提出了建立圖解碼器以同時實現小流域空間結構的重建和小流域聚類，[0064]利用本發明方法進行山洪災害區劃結果如圖2所示：圖2(a)為以小流域為基本聚

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