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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于Prophet-LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210954517.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于Prophet-LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法是由张社荣;贾贺;王枭华;王超;梁熙文;侯孝军;赵桂清;程飞;夏志杰;肖小伟;王晓莉;孔买群设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Prophet-LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Prophet‑LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法，包括步骤，S1：采集边坡监测数据；S2：对步骤S1中采集到的边坡监测数据进行预处理；S3：基于Prophet‑LSTM算法，建立位移周期预测模型和趋势预测模型，对边坡位移进行预测，并对边坡位移值和边坡预测值进行实时预警；S4：利用边坡不同深度的位移监测数据，分析边坡潜在滑动面深度，将多个危险点位置连接起来形成斜坡滑动面，计算出滑动体积；S5：建立边坡多参数预警框架，对边坡进行多指标的综合评价。本发明中的方法能够进行边坡位移的预测和预警，估计潜在滑坡的体积和位置，以便根据风险损失评估确定应急措施，有助于根据现场监测快速有效地识别滑坡风险，提高对滑坡机理的认识和边坡风险管理。

本发明授权一种基于Prophet-LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Prophet-LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法，其特征在于，包括以下步骤， S1：采集边坡监测数据； S2：对步骤S1中采集到的边坡监测数据进行预处理； S3：基于Prophet-LSTM算法，建立位移周期预测模型和趋势预测模型，对边坡位移进行预测，并对边坡位移值和边坡预测值进行实时预警； S4：利用边坡不同深度的位移监测数据，分析边坡潜在滑动面深度，将多个危险点位置连接起来形成斜坡滑动面，计算出滑动体积； S5：建立边坡多参数预警框架，对边坡进行多指标的综合评价； 其中，步骤S3的具体操作包括以下步骤， S301：采用Prophet算法，将边坡监测数据的时间序列分解为周期项和趋势项 式中，是边坡监测数据的时间序列，为趋势项，是周期项，是误差项，服从正态分布； S302：采用Prophet算法预测趋势项； S303：采用LSTM算法预测周期项，并建立地下水位、降雨量和边坡周期性位移之间的LSTM神经网络模型； S304：将趋势项和周期项的结果相加，得到边坡位移的预测值； S305：根据专家经验，分别设定低风险、中风险和高风险的边坡位移风险阈值，进行边坡位移值和预测值的实时预警； S306：根据岩土体蠕变理论，将边坡运动模式分为初始变形阶段、均匀变形阶段和加速变形阶段，分别设定各阶段的边坡位移速率风险阈值，进行边坡位移速率的实时预警。

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