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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京);新疆天池能源有限责任公司申请的专利顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法及系统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：CN120104956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510012903.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法及系统是由杨飞;陈维聪;杨志勇;胡桂林;郑俊析;李军;杨福成;丁文宇;张鸿宇设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法及系统，其方法包括：S1、构建研究区边坡变形历史样本集；S2、卷积神经网络模型处理得到特征向量；S3、LSTM模型按照时序进行模型学习训练；S4、采集研究区未来按时序的边坡环境监测数据输入卷积神经网络模型得到特征向量，LSTM模型基于特征向量输出按时序的边坡位移初步预测值S5、构建线性回归模型拟合得到拟合边坡变形位移量yt并与边坡位移初步预测值作差得到残差序列，采用滑动窗口取出前后的边坡位移初步预测值平均值对剔除数据进行填补；S6、对利用SG滤波器按时序进行优化拟合。本发明能够得到精确度高的边坡位移预测数据，为边坡变形位移量的精准预测提供了技术支撑。

本发明授权顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种顾及环境特征因子的边坡变形位移量模型预测方法，其特征在于：其方法包括： S1、构建研究区包含边坡环境监测数据、边坡变形位移量且按时序关联的边坡变形历史样本集； S2、卷积神经网络模型从边坡变形历史样本集的边坡环境监测数据提取环境特征因子的特征图并经过全连接层展平为特征向量； S3、LSTM模型对特征向量、边坡变形位移量按照时序进行模型学习训练； S4、采集研究区未来按时序的边坡环境监测数据输入卷积神经网络模型得到特征向量，LSTM模型基于特征向量输出按时序的边坡位移初步预测值 S5、构建以时间为自变量、边坡变形位移量为因变量的线性回归模型进行回归拟合得到拟合边坡变形位移量yt，将拟合边坡变形位移量yt与边坡位移初步预测值作差得到残差序列，计算残差序列的偏差程度Zt，将偏差程度Zt绝对值大于2的边坡位移初步预测值剔除，采用滑动窗口取出前后的边坡位移初步预测值平均值对剔除数据进行填补； S6、对填补后边坡位移初步预测值利用SG滤波器按时序进行曲线优化拟合，得到优化拟合后的边坡位移预测曲线和边坡位移预测数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京);新疆天池能源有限责任公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。