[發明專利]一種微博輿情動態時空關聯下滸苔災害空間分布推估方法

有效

• 申請號: 202010904271.5
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN113408563B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發明（設計）人: 方志祥;王中元
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06F17/16;G06F17/11;G06F16/29;G06Q50/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明公開了一種微博輿情動態時空關聯下滸苔災害空間分布推估方法，使用歷年的滸苔災害和對應的微博社會輿情數據,根據滸苔災害的覆蓋面積、分布長寬、旋轉角度與漂移重心，微博社會輿情的熱點輻射范圍、熱點輻射強度、標準差橢圓角度、標準差橢圓范圍構建雙向聯想神經網絡，實現在得到微博社會輿情數據時可以推估滸苔空間分布于態勢的目的。在使用雙向聯想神經網絡預測滸苔災害的過程中，使用殘差網絡對雙向聯想神經網絡穩定狀態下的結果進行校正，使用基于APRIORI算法提取得到的滸苔與微博時空關聯規則對神經網絡運行的結果進行校正，最后得到推估的當前滸苔災害空間分布與發展的態勢。

技術領域

本發明屬于地理信息知識發現領域，具體涉及一種微博輿情動態時空關聯下的滸苔災害空間分布推估方法。

背景技術

在歷年滸苔災害發生的過程中，業務化部門需要進行滸苔災害的每日應急監測工作。在每日監測的過程中，往往缺失全部或者缺失部分直接的滸苔監測數據，比如：無人機與飛機遙感航拍受天氣制約較大、衛星的監測范圍大但容易受云、霧等影響、海洋監測船監測范圍較小且效率較低等。而在歷年滸苔災害出現、發展、爆發、消亡、消失的過程中，處于不同地點的新浪微博用戶會在新浪微博上發布有關于滸苔災害的相關資訊與個人觀點，因此在滸苔災害發生時新浪微博上存在著一定數量的社會輿情數據，可以輔助確定滸苔災害的發生的時間與空間分布信息。但微博社會輿情信息的指向性較寬、密度與價值較低，例如微博社會輿情信息僅能提供微博發布者的地理位置、微博文本內容與社會關注度等，直接指向滸苔災害空間分布與受災情況的信息較少。如何在當日直接監測數據缺失或數據質量不佳的情況下，基于微博社會輿情，推估當日滸苔發展態勢及空間分布，以滿足滸苔災害應急救援的需要是一個關鍵難點。

發明內容

為解決上述關鍵難點問題，以微博輿情動態推估當日滸苔發展態勢，本研究充分考慮微博社會輿情的時空分布、數量等特征與對應滸苔發展的特征之間的時空關聯關系，提出了一種微博輿情動態時空關聯下的滸苔災害空間分布推估方法；

本發明采用的技術方案首先對基于MODIS影像進行監測的災害監測結果進行特征提取，這些特征包括覆蓋面積(CA)，滸苔分布的最小面積外接矩形的長度(L₁)、寬度(L₂)與角度(θ₀)，滸苔災害漂移重心以滸苔監測結果的日期為截止日期，提取當年度到截止日期的微博數據的特征，這些特征包括微博分布的標準差橢圓(SDE)的中心坐標(SDE_x,SDE_y)、角度(α)、長軸(σ_x)、短軸σ_y，分布熱點區域(B_m)的輻射強度與輻射范圍接著，使用滸苔災害的特征與對應微博社會輿情的特征訓練雙向聯想記憶神經網絡(BAM)。將用于訓練的滸苔災害特征與社會輿情特征以年為單位劃分為N個子集Y_i,(i＝1,2,…，N)。每次僅取一年作為測試集，其余為訓練集，訓練出對應的雙向聯想神經網絡BAM_year及其結果集Y_year′。合并所有的結果集Y_year′,形成新的結果集Y′，將Y′與測試集Y進行殘差網絡訓練；將微博分布的特征進行關聯規則提取，得到微博特征規則(rule_X)；將滸苔災害的特征進行關聯規則提取，得到滸苔特征規則(rule_Y)；最后將需要推估滸苔態勢的微博社會輿情進行特征提取，將提取得到的特征輸入BAM，在BAM運行的過程中使用殘差網絡、Rule_X與Rule_Y約束其結果，得到對應的滸苔災害特征以推估滸苔態勢，其具體步驟如下：