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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于VMD-Mamba算法的阶跃型滑坡位移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：CN119150682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411292478.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于VMD-Mamba算法的阶跃型滑坡位移预测方法是由陈伟涛;朱秦遥;李远耀;秦绪文设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VMD-Mamba算法的阶跃型滑坡位移预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VMD‑Mamba算法的阶跃型滑坡位移预测方法，该阶跃型滑坡位移预测方法包括构建同一区域内的数据集、变分模态分解、变分模态分解、周期项位移分量预测和预测分量叠加与预测精度评价。本发明基于Mamba模型针对不同的位移分量分别构建单元预测模型与多元预测模型，提高了滑坡累计位移的预测精度。

本发明授权基于VMD-Mamba算法的阶跃型滑坡位移预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VMD-Mamba算法的阶跃型滑坡位移预测方法，其特征在于，所述阶跃型滑坡位移预测方法包括以下步骤： 步骤一、构建同一区域内的数据集：所述数据集包括滑坡位移监测数据集和滑坡影响因素数据集，并对所述滑坡位移监测数据集和滑坡影响因素数据集进行预处理，得到区域内的滑坡预测数据集； 步骤二、变分模态分解：选取所述滑坡预测数据集中的滑坡位移监测数据集，并通过变分模态分解算法分解累计滑坡位移为趋势项位移分量和周期项位移分量； 步骤三、趋势项位移分量预测：根据变分模态分解得到趋势项位移分量的趋势特点，构建Mamba-趋势项预测模型，其中，所述Mamba-趋势项预测模型属于多元预测模型，基于前五天的趋势项位移分量预测未来三天的趋势项预测值，得到趋势项位移分量预测值； 步骤四、周期项位移分量预测：选取所述滑坡预测数据集中的滑坡影响因素数据集，通过灰色关联度分析，筛选出影响滑坡位移的最相关因子集，并根据变分模态分解得到周期项位移分量的趋势特点，构建Mamba-周期项预测模型；其中，Mamba-周期项预测模型属于单元模型，基于前五天的最相关因子集与周期项位移分量，预测未来三天的周期项位移分量，得到周期项位移分量预测值； 步骤五、预测分量叠加与预测精度评价：将所述趋势项位移分量预测值与所述周期项位移分量预测值叠加，得到累计滑坡位移预测值，并通过计算均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和决定系数，对滑坡位移预测模型综合预测能力进行评估，并对预测结果的精度进行分析与评价。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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