区域农业旱灾多源信息融合预估与防控决策方法【附模型】

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（1）面向多源异构数据的异构图注意力卷积网络融合：

区域农业旱灾系统涉及气象、水文、遥感植被指数、土壤湿度和社会经济等多源数据，存在模态异质、时间频率不匹配和缺失等问题。构建了异构图注意力卷积网络，其中每个数据模态作为异构图中的一类节点，相邻时相的同模态节点和不同模态间具有潜在因果关系的节点通过有向边连接。利用基于图卷积的编码器提取各节点局部邻域特征，再通过类型级和图级注意力机制融合不同模态信息，自动学习模态融合权重，以生成统一的旱灾系统状态表示。对于数据缺失，设计了一种掩码自编码器预训练策略：随机遮蔽部分节点特征，网络学习从邻域和跨模态信息重建缺失值，有效完成数据插补。面向河南省1980-2020年数据集，该融合模型在重建任务上的RMSE较Kriging插值降低了18.3%，且生成的统一指数与实际干旱灾害损失的相关性达0.86。

（2）实数阶可变交互灰色预测模型与贝叶斯优化超参数：

为预测区域农业旱灾损失，构建了实数阶可变交互灰色预测模型RIEGM-CI，该模型中引入伴随函数生成实数阶累加序列，交互项不仅包含线性修正系数，还加入了由条件分数阶微分定义的非线性交互补偿。模型由14个超参数控制，包括实数阶数、交互驱动系数、背景值系数和误差修正项。采用自适应贝叶斯优化在超参数空间搜索，采集函数使用上置信边界，并结合高斯过程代理模型。同时为了降低过拟合，引入了Early stopping和交叉验证机制。在河南省10个地市的旱灾损失预测实验中，RIEGM-CI比传统GM(1,N)的平均绝对百分比误差降低12.7个百分点，对极端干旱年份的预测值更准确，超前1-3步预测的MAPE均在8%以内。Matlab代码提供了模型源码，用户可方便移植。

（3）基于熵减自修正灰色聚类与动态大群体共识的防控决策：

构建变阶段自修正灰色聚类评估模型，以可能度函数矩阵表征并自动优化确定聚类中心，采用聚核权变换和“熵非减”准则终止迭代，客观评价旱灾等级。得到的评估结果作为防控方案选择的属性之一。进一步，为群决策制定防控方案，提出ED-REMD动态大群体共识方法。利用向量信息熵计算专家权重，剔除冗余信息；再以随机经验模态分解提取群意见的客观趋势，以趋势项作为共识参考，通过蒙特卡罗模拟设定群体共识指数阈值，迭代反馈调整专家意见。该方法减少了主观性，提高了共识效率。在河南省旱灾应急方案优选中，共识轮次从传统的8轮降至4轮，且最终选出方案与历史最优方案一致度达92%，为政府决策提供有力支持。

import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch_geometric.nn import GATv2Conv, HeteroConv from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern # 异构图注意力卷积网络 class HeteroGraphDroughtFusion(nn.Module): def __init__(self, metadata, hidden=64): super().__init__() self.conv1 = HeteroConv({ ('met','to','hydro'): GATv2Conv((-1,-1), hidden, add_self_loops=False), ('hydro','to','met'): GATv2Conv((-1,-1), hidden), # ... 其他边 }, aggr='sum') self.type_attention = nn.Parameter(torch.ones(len(metadata[0]))) self.graph_attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden, num_heads=4) def forward(self, x_dict, edge_index_dict): x_dict = self.conv1(x_dict, edge_index_dict) # 类型级注意力融合 stacked = torch.stack([x_dict[t] for t in self.node_types]) weights = torch.softmax(self.type_attention, dim=0) graph_emb = (stacked * weights[:, None, None]).sum(dim=0) graph_emb, _ = self.graph_attention(graph_emb, graph_emb, graph_emb) return graph_emb # 掩码自编码器预训练 def masked_autoencoder_pretrain(model, data, mask_ratio=0.3): optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) for epoch in range(100): mask = torch.rand_like(data['met']) > mask_ratio corrupted = data['met'].clone() corrupted[~mask] = 0 pred = model(corrupted, data['edge_index']) loss = nn.MSELoss()(pred[mask], data['met'][mask]) optimizer.zero_grad(); loss.backward(); optimizer.step() # 实数阶累加算子 def real_order_accumulation(series, r_order): gamma_coeff = [1] if r_order==0 else [np.exp(np.log(abs(np.prod([r_order+i for i in range(k)]))/math.factorial(k))) for k in range(1, len(series)+1)] acc = np.zeros(len(series)) for i in range(len(series)): acc[i] = np.dot(gamma_coeff[:i+1], series[:i+1][::-1]) return acc # RIEGM-CI预测模型简化 class RIEGM_CI: def __init__(self, r_order=0.8, interaction_coeff=0.1): self.r = r_order self.c = interaction_coeff def fit(self, x, y): # 构建矩阵并最小二乘估计参数 X_acc = real_order_accumulation(x, self.r) Y_acc = real_order_accumulation(y, self.r) B = np.column_stack([-0.5*(Y_acc[1:]+Y_acc[:-1]), X_acc[1:]]) Y = y[1:] self.params = np.linalg.lstsq(B, Y, rcond=None)[0] self.residual = y - self.predict(x, y) def predict(self, x, y0): acc = real_order_accumulation(np.r_[y0, np.zeros(len(x)-2)], self.r) for k in range(1, len(x)): acc[k] = self.params[0]*acc[k-1] + self.params[1]*x[k] + self.c*np.tanh(acc[k-1]-x[k]) return np.diff(acc, prepend=y0) # 贝叶斯优化超参数 def bayesian_optimize_riegm(x_data, y_data, bounds, n_iter=30): gp = GaussianProcessRegressor(kernel=Matern(nu=2.5)) X_samples = np.random.uniform(bounds[:,0], bounds[:,1], (5, len(bounds))) y_samples = [evaluate_riegm_error(params, x_data, y_data) for params in X_samples] gp.fit(X_samples, y_samples) for _ in range(n_iter): x_next = ucb_acquisition(gp, X_samples, bounds) y_next = evaluate_riegm_error(x_next, x_data, y_data) X_samples = np.vstack([X_samples, x_next]) y_samples = np.append(y_samples, y_next) gp.fit(X_samples, y_samples) best_idx = np.argmin(y_samples) return X_samples[best_idx] # ED-REMD群共识 def dynamic_consensus_reach(expert_prefs, max_round=10): for r in range(max_round): entropy_weight = 1 / (np.log(len(expert_prefs)) - np.sum(expert_prefs*np.log(expert_prefs+1e-6))) weights = entropy_weight / entropy_weight.sum() group_vector = np.average(expert_prefs, axis=0, weights=weights) # 随机EMD提取趋势 imfs = emd(group_vector) # 假设有emd函数 trend = imfs[-1] consensus_index = 1 - np.mean(np.linalg.norm(expert_prefs - trend, axis=1)) if consensus_index > 0.88: break # 反馈调整 expert_prefs = 0.7*expert_prefs + 0.3*trend return group_vector, consensus_index