基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MVMD‑LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，属于地理信息技术领域，包括：收集生态廊道的各项历史生态数据并进行预处理，利用聚类算法、决策算法以及Arcgis地理空间平台进行分析和计算，得到不同时间段的生态廊道空间重心迁移过程；利用生态廊道空间重心迁移过程和生态廊道的各项历史生态数据，通过MVMD多元变分模态分解和LSTM长短期记忆网络模型进行训练并预测，得到未来的生态廊道重心迁移预测结果。本发明专利技术通过结合MVMD多元变分模态分解和LSTM长短期记忆网络模型，能够有效地对生态廊道的多模态数据进行整合处理，精准地预测生态廊道重心迁移过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生态廊道，具体涉及一种基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法。

技术介绍

1、随着城市化进程的加快和人类活动的日益频繁，自然生态系统面临着前所未有的压力。生态廊道作为连接分散自然景观斑块的关键途径，能够促进生物多样性保护、生态系统服务功能提升以及人类生活环境的改善，且生态廊道能够连接不同的生态系统，在生物多样性保护和生态平衡维持中扮演着至关重要的角色。随着人类活动的增加和气候变化的影响，生态廊道的形态和功能正在经历快速的变化，其中包括生态廊道重心的迁移。生态廊道重心迁移的预测对于制定有效的生态保护策略和土地管理规划至关重要。

技术实现思路

1、为满足生态保护与土地规划的前瞻性需求，本专利技术提供的一种基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法，通过结合变分模态和lstm，能够有效处理和整合多模态数据，解决了在进行生态廊道重心迁移预测时难以整合和精准分析多模态生态数据的问题，同时为未来合理土地规划提供参考。

2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述S3的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述利用重力模型量化生态源地之间的相互作用力，其计算表达式如下：

5.根据权利要求3所述的基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述s2的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述s3的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的基于mvmd-lstm的生态廊道重心迁移预测方法，其特征在于，所述利用重力模型量化生态源地之间的相互作...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈果，张娟，曹龙熹，唐晓鹿，白春莲，杨维宇豪，阴旭阳，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：