CN119741230A 基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法_第1页
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(12)发明专利申请(10)申请公布号CN119741230A(57)摘要根据目标地震发生的时间和位置获取目标区域内的长根据目标地震发生的时间和位置获取目标区域内的长时间序列卫星微波辐射数据及准同步的多元输入逼感参量数据，并进行数据预处理；构建深度学习模型M,建立历史非震周期中卫星微波与地表湿度、地表植被指数、降雨量、云总量之间的根据步聚S4所得地震周期内目标日的非震地表温度，及地震周期内目标日的地表湿度、地表植被指数、降得到目标日的非震地表微波辐射；标日的微波辐射异常.23输出门Ot决定了记忆单元的当前状态有多少信息需要输出到隐藏状态，⊗fiskt:4置为空值；其中为目标区域地震周期内目标日t的地表微波辐射实际值，5步骤S1:根据目标地震发生的时间和位置获取目标区域内的长时间序列卫星微波67输出门0t决定了记忆单元的当前状态有多少信息需要输出到隐藏状态，的输出值经过转换输入Transformer模块；根据输入数据Yi提取其特征 ;根据提取的特征及其时间序列，得到输出特征 ,并计算模块输出值,Wto为解码器的权89一个新的信息向量，这个向量将在输入门的控制下被部分写入到记忆单元中，特征;根据提取的特征及其时间序列，得到输出特征**根据目标地震发生的时间和位置获取目标区域内的长时间序列卫星微波辐射数据及准同步的多元输入遥感与地表湿度、地表植被指数、降雨量、云总量之间的获取目标区域地震周期内目标日的地表湿度、地表植被指数、降雨量、云总量数据，并根据步骤S3中深度学习模型M2预测得到目标日的非震地表温度；及地震周期内目标日的地表湿度、地表植被指数、降S4

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