本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)，尤其涉及一種基于自適應算法的地理測繪數(shù)據(jù)實時更新方法。

背景技術：

1、現(xiàn)有的地理測繪數(shù)據(jù)處理方法主要依賴傳統(tǒng)的手工采集和處理數(shù)據(jù)，通常需要較長的周期才能完成數(shù)據(jù)的收集、處理和更新。這種方式不僅效率低下，而且難以應對動態(tài)環(huán)境中地理信息的實時變化，導致數(shù)據(jù)滯后，無法及時提供準確的信息支持。此外，現(xiàn)有技術在處理多源數(shù)據(jù)時，往往采用簡單的數(shù)據(jù)融合方法，難以有效整合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)的全面性和一致性不高。

2、隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，傳感器網絡已經被廣泛應用于地理測繪領域，通過部署大量的傳感器，可以實時采集大量的地理數(shù)據(jù)。然而，這也帶來了數(shù)據(jù)處理的巨大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術在處理海量數(shù)據(jù)時，通常采用集中式的數(shù)據(jù)處理方法，需要將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒胩幚碇行倪M行處理，這不僅增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢摀?，而且在處理速度和效率上也存在瓶頸。

3、邊緣計算技術作為一種新興的計算模式，通過在傳感器節(jié)點或邊緣設備上進行初步的數(shù)據(jù)處理，可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢摀?，提升?shù)據(jù)處理的效率。然而，現(xiàn)有的邊緣計算方法在處理復雜地理數(shù)據(jù)時，仍然存在處理能力不足的問題，難以滿足高精度和實時性的要求。

4、為了提高地理數(shù)據(jù)處理的效率，近年來，生成對抗網絡技術被引入地理測繪數(shù)據(jù)處理領域。生成對抗網絡技術通過模擬地理數(shù)據(jù)的變化，可以生成與實際數(shù)據(jù)相似的模擬數(shù)據(jù)，并與實際數(shù)據(jù)進行融合，提升數(shù)據(jù)的真實性和多樣性。然而，現(xiàn)有的生成對抗網絡技術模型在訓練和應用過程中，常常面臨模型不穩(wěn)定、訓練時間長和計算資源消耗大的問題。

5、量子計算技術作為一種前沿的計算技術，具有巨大的并行計算能力，可以顯著提升地理數(shù)據(jù)處理的速度和效率。特別是量子態(tài)疊加和量子糾錯技術，通過量子態(tài)的并行處理和糾錯機制，可以提高地理數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和可靠性。然而，目前的量子計算技術在實際應用中仍存在一定的技術難點和實現(xiàn)障礙。

6、針對上述現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提出了一種基于自適應算法的地理測繪數(shù)據(jù)實時更新方法。首先，通過部署廣泛分布的傳感器網絡，實時采集地理數(shù)據(jù)，并利用邊緣計算進行初步處理，通過無線通信技術將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。使用自適應時變學習率優(yōu)化算法，通過監(jiān)測地理數(shù)據(jù)的變化速率和波動情況，動態(tài)調整學習率參數(shù)，提高數(shù)據(jù)處理的精度和效率。

7、其次，本發(fā)明采用生成對抗網絡模型，模擬地理數(shù)據(jù)變化，將生成數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行融合，提升數(shù)據(jù)的真實性和多樣性。對于來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，采用貝葉斯網絡融合方法，根據(jù)數(shù)據(jù)源的先驗概率和條件概率進行綜合處理，解決了多源數(shù)據(jù)融合困難的問題。

8、此外，利用量子態(tài)疊加優(yōu)化算法結合量子干涉優(yōu)化和糾錯技術，通過量子疊加態(tài)并行處理地理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和可靠性。最后，將處理和融合后的地理數(shù)據(jù)實時更新到地理信息系統(tǒng)，并對實時更新的地理數(shù)據(jù)進行可視化展示。

9、通過以上創(chuàng)新，本發(fā)明在提高地理測繪數(shù)據(jù)處理效率的同時，顯著提升了數(shù)據(jù)的準確性和實時性，克服了現(xiàn)有技術中的主要缺陷，具有廣泛的應用前景。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于自適應算法的地理測繪數(shù)據(jù)實時更新方法。該方法充分利用了自適應算法、生成對抗網絡、量子計算、大數(shù)據(jù)處理、邊緣計算、無線通信技術和貝葉斯網絡。詳細描述了通過傳感器網絡實時采集地理數(shù)據(jù)、利用邊緣計算初步處理、無線傳輸、自適應時變學習率優(yōu)化、生成對抗網絡融合、量子態(tài)疊加優(yōu)化和貝葉斯網絡融合的過程。該方法具備實時性高、處理效率高、多源數(shù)據(jù)融合能力強以及數(shù)據(jù)精度和可靠性高的優(yōu)點。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例一種基于自適應算法的地理測繪數(shù)據(jù)實時更新方法，包括以下步驟：

3、s1、部署廣泛分布的傳感器網絡，實時采集地理數(shù)據(jù)；

4、s2、將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心；

5、s3、使用自適應時變學習率優(yōu)化算法，通過監(jiān)測地理數(shù)據(jù)的變化速率和波動情況，動態(tài)調整學習率參數(shù)；

6、s4、采用生成對抗網絡模型，模擬地理數(shù)據(jù)變化，將生成數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行融合；

7、s5、對來自不同傳感器的地理數(shù)據(jù)，采用貝葉斯網絡融合方法，根據(jù)數(shù)據(jù)源的先驗概率和條件概率進行綜合處理；

8、s6、利用量子態(tài)疊加優(yōu)化算法結合量子干涉優(yōu)化和糾錯技術，通過量子疊加態(tài)并行處理地理數(shù)據(jù)；

9、s7、將處理和融合后的地理數(shù)據(jù)實時更新到地理信息系統(tǒng)；

10、s8、對實時更新的地理數(shù)據(jù)進行可視化展示。

11、可選的，所述s1包括以下步驟：

12、s11、在目標區(qū)域內選擇多個傳感器安裝位置，傳感器網絡覆蓋范圍廣泛且均勻分布；

13、s12、根據(jù)地形、環(huán)境和測繪需求，選擇傳感器、傳感器、攝影測量傳感器和氣象傳感器；

14、s13、將傳感器安裝在預定位置，傳感器固定牢固且正常運行；

15、s14、配置傳感器的工作參數(shù)，包括采樣頻率、數(shù)據(jù)傳輸頻率和數(shù)據(jù)格式；

16、s15、啟動傳感器網絡，實時采集地理數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)通過無線通信模塊傳輸至邊緣計算設備；

17、s16、監(jiān)控傳感器網絡的運行狀態(tài)，定期校準和維護傳感器，數(shù)據(jù)采集的準確性和連續(xù)性。

18、可選的，所述s2包括以下步驟：

19、s21、在傳感器節(jié)點上部署邊緣計算設備，對實時采集的地理數(shù)據(jù)進行初步處理；

20、s22、利用邊緣計算設備對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)過濾和數(shù)據(jù)壓縮。

21、可選的，所述s3包括以下步驟：

22、s31、利用滑動窗口技術，對地理數(shù)據(jù)進行分段處理，設定滑動窗口的大小，其中的大小根據(jù)數(shù)據(jù)采集頻率和更新需求確定；

23、s32、在每個滑動窗口內，計算地理數(shù)據(jù)變化速率和波動情況，其中：為第個滑動窗口內數(shù)據(jù)的標準差；

24、s33、設定初始學習率和調整系數(shù)，通過公式:動態(tài)調整學習率，其中為第次迭代的學習率，為避免除零的極小值常數(shù)；

25、s34、利用自適應時變學習率優(yōu)化算法對地理數(shù)據(jù)進行迭代處理，在每次迭代中，根據(jù)當前滑動窗口內的數(shù)據(jù)變化速率和波動情況，更新學習率參數(shù)；

26、s35、在每次迭代中，計算數(shù)據(jù)處理的梯度，并結合自適應學習率更新模型參數(shù)；

27、s36、采用動態(tài)梯度剪枝技術，在每次迭代中根據(jù)梯度大小選擇和保留重要的梯度路徑，對不重要的梯度進行剪枝，減少計算量：

28、；

29、其中，為第個參數(shù),為梯度剪枝閾值；

30、s37、在數(shù)據(jù)處理過程中，實時監(jiān)控學習率調整效果，根據(jù)實時監(jiān)控數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化調整策略：

31、；

32、其中，為調整因子，為前一個滑動窗口內數(shù)據(jù)的標準差，將最終調整后的學習率應用于地理數(shù)據(jù)的處理和分析。

33、可選的，所述s4包括以下步驟：

34、s41、構建生成對抗網絡模型，包括生成網絡和判別網絡，生成網絡的輸入為噪聲向量，輸出為模擬地理數(shù)據(jù)，判別網絡的輸入為實際地理數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，輸出為判別結果和；

35、s42、初始化生成網絡和判別網絡的參數(shù)和，設置初始學習率和，以及訓練輪數(shù)和批次大?。?/p>

36、s43、對于每個訓練輪數(shù)，進行以下步驟：

37、s431、從噪聲分布中采樣生成噪聲向量，并輸入生成網絡，生成模擬地理數(shù)據(jù)；

38、s432、從實際地理數(shù)據(jù)分布中隨機采樣真實數(shù)據(jù)；

39、s433、計算判別網絡的損失函數(shù)：

40、；

41、其中，表示判別網絡，表示第個實際數(shù)據(jù)樣本，表示生成網絡，表示第個噪聲向量，表示批次大??；

42、s434、使用隨機梯度下降法更新判別網絡的參數(shù)：

43、；

44、其中，表示判別網絡的參數(shù)，表示學習率，表示判別網絡損失函數(shù)關于的梯度；

45、s435、計算生成網絡的損失函數(shù)：

46、；

47、其中，表示生成網絡的損失函數(shù)，表示第個噪聲向量，表示批次大小；

48、s436、使用隨機梯度下降法更新生成網絡的參數(shù)：

49、；

50、其中，為生成網絡的參數(shù)，為生成網絡損失函數(shù)關于的梯度；

51、s44、在訓練過程中，通過計算生成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的均方誤差：

52、；

53、其中，均方誤差為衡量生成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)之間的差異，為樣本數(shù)量，為第個實際數(shù)據(jù)樣本，生成網絡生成的第個模擬數(shù)據(jù)樣本，表示第個噪聲向量；

54、s45、訓練完成后，采用生成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的融合策略，計算權重優(yōu)化后的融合數(shù)據(jù)：

55、s451、計算生成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，包括均值、和方差、；

56、s452、確定權重和，使得融合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性接近實際數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性：

57、；

58、；

59、其中，和分別為融合數(shù)據(jù)的均值和方差，滿足和；

60、s453、通過最小化以下?lián)p失函數(shù)確定最優(yōu)權重和：

61、；

62、其中，均值、為均值，、為方差，和分別為融合數(shù)據(jù)的均值和方差；

63、s454、使用梯度下降法優(yōu)化權重和：

64、；

65、；

66、其中，和為生成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的權重，為權重優(yōu)化的損失函數(shù)，為權重優(yōu)化的學習率；

67、s46、將融合后的地理數(shù)據(jù)輸入到后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析流程中。

68、可選的，所述s5包括以下步驟：

69、s51、收集來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、攝影測量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；

70、s52、對每個傳感器的數(shù)據(jù)進行預處理，提取特征向量；

71、s53、建立貝葉斯網絡模型，定義每個數(shù)據(jù)源的先驗概率和條件概率、，其中表示不同的數(shù)據(jù)源；

72、s54、計算每個數(shù)據(jù)源的動態(tài)先驗概率，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的加權融合：

73、；

74、其中，為加權系數(shù)，為歷史數(shù)據(jù)的先驗概率，為實時數(shù)據(jù)的先驗概率；

75、s55、計算條件概率時，引入自適應參數(shù)調整機制，根據(jù)數(shù)據(jù)源之間的相關性進行動態(tài)調整：

76、；

77、；

78、其中，為數(shù)據(jù)源和之間的相關性系數(shù)，數(shù)據(jù)源的標準差，為數(shù)據(jù)源的標準差；

79、s56、對來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行綜合處理，采用增強貝葉斯推斷方法，計算融合后的地理數(shù)據(jù)：

80、；

81、其中，為融合后的地理數(shù)據(jù)，為來自不同傳感器的數(shù)據(jù)；

82、s57、引入動態(tài)調整機制，通過最大化后驗概率，優(yōu)化融合后的地理數(shù)據(jù)：

83、；

84、其中，為每個數(shù)據(jù)源的動態(tài)權重系數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)源的可靠性和實時性進行調整；

85、s58、將融合后的地理數(shù)據(jù)輸入到后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析流程中。

86、可選的，所述s6包括以下步驟：

87、s61、量子態(tài)初始化與編碼：構建初始量子態(tài)，將多源地理數(shù)據(jù)動態(tài)編碼為量子態(tài)：

88、；

89、其中，和分別為根據(jù)地理數(shù)據(jù)特征和動態(tài)調整的振幅系數(shù)，滿足歸一化條件：

90、；

91、s62、量子態(tài)自適應濾波與糾錯：結合量子自適應濾波和糾錯機制：

92、；

93、；

94、其中，為量子態(tài)自適應濾波算子，為量子糾錯算子，為濾波參數(shù)，為學習率，為損失函數(shù)，和分別為反饋誤差的權重和調整值；

95、s63、多源數(shù)據(jù)量子融合：利用量子態(tài)疊加特性，將不同來源的地理數(shù)據(jù)融合到一個量子態(tài)中：

96、；

97、其中，為多源數(shù)據(jù)融合的量子方法算子，為對應的數(shù)據(jù)融合參數(shù)；

98、s64、量子相變優(yōu)化：引入量子相變檢測和優(yōu)化，識別地理數(shù)據(jù)中的關鍵變化并優(yōu)化處理過程：

99、；

100、；

101、其中，為量子相變優(yōu)化算子，為優(yōu)化參數(shù)，為相變檢測參數(shù)，為相變優(yōu)化步長，為優(yōu)化目標函數(shù)，和、分別為優(yōu)化反饋誤差的權重和調整值；

102、s65、自適應反饋控制：利用自適應反饋控制機制，實時監(jiān)控和調整處理參數(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程：

103、；

104、其中，、為學習率，為反饋控制函數(shù)，和分別為反饋誤差的權重和調整值；

105、s66、量子態(tài)測量與結果生成：對優(yōu)化后的量子態(tài)進行量子測量，得到優(yōu)化后的地理數(shù)據(jù)：

106、；

107、其中，為測量算子，用于將量子態(tài)轉換為經典數(shù)據(jù)。

108、可選的，所述s7包括以下步驟：

109、s71、對處理和融合后的地理數(shù)據(jù)進行預處理，采用自適應噪聲過濾算法消除噪聲和異常值；

110、s72、對預處理后的地理數(shù)據(jù)進行壓縮，采用動態(tài)壓縮比調整算法，根據(jù)數(shù)據(jù)特征動態(tài)調整壓縮比；

111、s73、對壓縮后的地理數(shù)據(jù)進行加密；

112、s74、通過安全通信通道將加密后的地理數(shù)據(jù)傳輸?shù)降乩硇畔⑾到y(tǒng)；

113、s75、在地理信息系統(tǒng)端對接收到的地理數(shù)據(jù)進行解密，采用量子解密算法恢復數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)；

114、s76、對解密后的地理數(shù)據(jù)進行解壓，采用自適應解壓算法還原數(shù)據(jù)的完整信息；

115、s77、將解壓后的地理數(shù)據(jù)實時更新到地理信息系統(tǒng)，采用自適應更新算法，根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調整更新策略。

116、可選的，所述s8包括以下步驟：

117、s81、將實時更新的地理數(shù)據(jù)轉換為適用于可視化展示的格式，采用數(shù)據(jù)規(guī)范化和標準化處理；

118、s82、對轉換后的地理數(shù)據(jù)進行三維建模，采用基于網格的建模技術，生成三維地理模型；

119、s83、對三維地理模型進行紋理映射；

120、s84、對帶有紋理的三維地理模型進行交互設計，采用虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術；

121、s85、對可交互的三維地理模型進行實時渲染，使用圖形渲染引擎；

122、s86、將實時渲染的地理圖像進行可視化展示，在用戶終端上顯示，實現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的實時可視化展示。

123、本發(fā)明的有益效果是：

124、本發(fā)明所提出的基于自適應算法的地理測繪數(shù)據(jù)實時更新方法，克服了現(xiàn)有技術中的諸多缺陷，達到了以下有益效果：

125、提高實時性：利用廣泛分布的傳感器網絡和邊緣計算技術，實現(xiàn)了地理數(shù)據(jù)的實時采集和初步處理，顯著減少了數(shù)據(jù)傳輸和處理的延遲，提高了地理數(shù)據(jù)的實時性。通過無線通信技術，實時傳輸?shù)乩頂?shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)能夠快速傳遞到數(shù)據(jù)處理中心，保證數(shù)據(jù)的及時性和準確性。

126、提升處理效率：采用自適應時變學習率優(yōu)化算法，通過監(jiān)測地理數(shù)據(jù)的變化速率和波動情況，動態(tài)調整學習率參數(shù)，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和精度。自適應算法能夠靈活調整處理策略，適應數(shù)據(jù)的實時變化，提高了處理效率和準確性

127、增強數(shù)據(jù)融合能力：通過生成對抗網絡模擬地理數(shù)據(jù)變化，將生成數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行融合，提升了數(shù)據(jù)的真實性和多樣性。采用貝葉斯網絡融合方法，根據(jù)數(shù)據(jù)源的先驗概率和條件概率進行綜合處理，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的高效融合，提高了數(shù)據(jù)的全面性和一致性。

128、保證數(shù)據(jù)處理穩(wěn)定性和可靠性：利用量子態(tài)疊加優(yōu)化算法結合量子干涉優(yōu)化和糾錯技術，通過量子疊加態(tài)并行處理地理數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和可靠性。量子計算的并行處理能力顯著提升了數(shù)據(jù)處理的速度和精度，同時量子糾錯技術確保了數(shù)據(jù)處理過程中的穩(wěn)定性。

129、實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化：將處理和融合后的地理數(shù)據(jù)實時更新到地理信息系統(tǒng)，并對實時更新的地理數(shù)據(jù)進行可視化展示。通過高性能圖形渲染引擎和虛擬現(xiàn)實增、強現(xiàn)實技術，提供直觀的三維地理數(shù)據(jù)展示和交互功能，提升了用戶對地理信息的理解和應用能力。