面向多层级网格化管理的城市火灾态势研究

在各类城市灾害中,火灾是威胁人民生命财产安全最为显著的灾害之一.消防安全作为国民经济和社会发展的重要组成部分,受到了政府和社会层面的重视.城镇网格化管理的持续深入和数据的不断积累,为以更精细分辨率分析火灾隐患空间分布规律提供了数据支持.以此为基础,本文提出了一种面向多层级网格化管理的城市火灾态势研究方法.该方法基于基础...     

基于Transformer的滑坡短期位移预测模型

通过将时序卷积网络(TCN)与Transformer解码器进行组合,提出一种基于Transformer的滑坡短期位移预测模型。将预处理过的位移与降雨序列作为模型的输入,以时序自回归方式输出未来3日的位移预测结果。实验结果表明,与支持向量机(SVM)和长短期记忆(LSTM)等传统模型相比,该模型精度较高,在快速变形期的预测优势尤为突出。对模型注意力机制的分析结果表明,模型关注的重点在位移峰值和大降雨附近,具有较高的可信度。