摘要
本发明提供了一种珊瑚礁滩沙演变过程孪生智能模拟方法及装置,涉及高维时空大数据及人工智能领域,解决了珊瑚礁滩沙演变过程的连续且空间精细化模拟的技术问题。该方法包括:获取影响滩沙演变的过程要素的原始数据,过程要素的选择考虑驱动滩沙演变的主要自然和人为区域环境特征;对原始数据进行预处理,构建多维空间立方体形式的滩沙状态序列训练数据集;选择适用滩沙演变模拟的有时空依赖提取能力的SwinLSTM深度学习框架,融合交叉注意力机制、针对滩沙形态变化特征设计损失函数,构建珊瑚礁滩沙演变过程孪生智能模拟模型,利用训练数据集完成模型的训练、验证与测试;应用模拟模型,实现珊瑚礁滩沙历史或未来指定时间段的演变过程和地形的近似模拟。