[发明专利]一种基于人工智能及随机自适应阈值的湿地预警方法

摘要

本发明公开了一种基于人工智能及随机自适应阈值的湿地预警方法，应用循环迭代的原理，建立一个随机自适应参数学习模块，使预警系统拥有自适应调节功能。考虑湿地水系统所面临的众多不确定性，将不确定性量化理论(随机)应用于随机自适应阈值的构建，并使用正常阈值参数概率密度函数(PDF)及正常阈值参数累积分布密度函数(CDF)等概念将随机不确定性进行定量化，使用遗人工智能算法以保证实时预警的反应效率。利用预测数据与观测数据的残差分析作为监控湿地生态状态的指标数据，使得预警系统更加灵敏；贝叶斯的引入降低了误警率，引入迭代预警率。从而全面提高了湿地健康预警的准确度。