【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质监测数据处理，特别是一种基于多神经网络的地质监测数据处理方法及系统。
技术介绍
1、地质监测数据处理是指通过对从各种地质监测设备收集到的数据进行分析、处理和解释，以了解地下地质结构及其变化情况的过程。因此，如何利用先进的技术手段提高地质监测数据处理的智能化水平和安全性成为当前亟待解决的问题之一。
2、在地质监测数据处理领域，传统方法在面对多源数据时往往采用固定的特征提取路径或人工设计的特征工程，不仅效率低下，而且易导致重要信息的丢失或冗余信息的引入，且传统的深度学习模型虽然可以在大数据集上取得良好的拟合效果，但其输出结果可能不满足基本的地质力学规律，同时对于地质灾害的预警，除了需要精确的短期预测外，还需要能够对长期趋势进行有效的监测和评估，而现有的方法往往难以同时兼顾这两方面的需求。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于多神经网络的地质监测数据处理方法解决传统方法在面对多源数据时往往采用固...
【技术保护点】
1.一种基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述采用动态异构神经网络融合架构，对多种类型的地质监测输入数据进行分类路由处理，获得对应的第一局部空间特征、第二断层拓扑结构特征以及第三时间序列特征向量，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述三类特征向量的输出过程包括，
4.如权利要求3所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述采用带有地质物理约束的联合损失函数对多任务预测网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述采用动态异构神经网络融合架构，对多种类型的地质监测输入数据进行分类路由处理，获得对应的第一局部空间特征、第二断层拓扑结构特征以及第三时间序列特征向量，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述三类特征向量的输出过程包括，
4.如权利要求3所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述采用带有地质物理约束的联合损失函数对多任务预测网络进行优化训练，其中主任务网络用于预测地壳位移场，辅助任务网络用于预测地壳应力场，得到优化后的融合模型，具体步骤为：
5.如权利要求4所述的基于多神经网络的地质监测数据处理方法，其特征在于：所述联合损失函数的设定过程包括，
【专利技术属性】
技术研发人员：朱四新，蔡硕，赵旭，朱安福，
申请(专利权)人：华北水利水电大学，
类型：发明
国别省市：
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