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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法和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：CN120373073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510359629.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法和系统是由田向辉;赵奕鸿;宋大钊;李振雷;季淮君;陈新建;苏贺涛设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法和系统，包括：获取并预处理地下工程历史监测数据，得到时序参数数据集；构建n种地下工程动力灾害监测信息超前预测单模型库，并将其作为改进的GBDT模型的n个决策树，形成地下工程动力灾害监测信息超前预测模型；将时序参数数据集输入并训练地下工程动力灾害监测信息超前预测模型，得到训练完成的地下工程动力灾害监测信息超前预测模型；获取并预处理实时监测数据，得到实时时序参数数据；将实时时序参数数据输入至训练完成的地下工程动力灾害监测信息超前预测模型，预测得到超前监测信息。本发明可以对地下工程动力灾害监测信息进行超前预测。

本发明授权一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种地下工程动力灾害监测信息超前预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取地下工程历史监测数据； S2：对所述历史监测数据进行预处理，得到时序参数数据集； S3：构建n种地下工程动力灾害监测信息超前预测单模型库，并将其作为改进的GBDT模型的n个决策树，形成地下工程动力灾害监测信息超前预测模型； S4：将所述时序参数数据集输入并训练所述地下工程动力灾害监测信息超前预测模型，得到训练完成的地下工程动力灾害监测信息超前预测模型； S5：获取并预处理实时监测数据，得到实时时序参数数据； S6：将所述实时时序参数数据输入至训练完成的地下工程动力灾害监测信息超前预测模型，预测得到超前监测信息； 所述S4，具体包括： S401：将所述时序参数数据集划分为训练集和测试集； S402：选择常数模型M0作为初始化模型，表示为： 其中，H0为初始模型的函数形式，θ0为模型参数，x为输入数据，是训练集数据均值； S403：计算当前模型的预测值与测试集中真实值之间的残差r0,i： r0,i＝yi-M0xi 其中，yi是测试集第i个数据值，M0xi是对应初始模型的预测值； S404：从n种单模型中随机选择一个作为首次迭代的单模型M1，其函数形式为h1，将残差r0,i作为目标值，训练第一个单模型： 其中，L是损失函数，以来表示，其中y代表真实值，代表模型的预测值，N是训练集样本的数量，argminh是用于表示使函数h达到最小值的自变量取值的符号； S405：将训练好的单模型h1x以学习率ν加到初始模型M0x中，得到新的模型M1x： M1x＝M0x+vh1x S406：使用k折交叉验证评估模型M0x和M1x的性能： 将数据随机分成k份，每次用k-1份数据作为训练集，1份作为验证集，重复k次，计算每次验证的准确率A和精确率P，并取k次平均值Aave和Pave作为评估指标，公式如下： 其中，TP为正确预测为正类的样本数，TN为正确预测为负类的样本数，FP为错误预测为正类的样本数，FN为错误预测为负类的样本数； S407：若模型M1x的Aave或Pave相较于初始化模型M0x提升幅度小于5％，则舍弃当前迭代所用的单模型h1，并从模型库中随机选择一个未使用的其他单模型重新进行迭代，否则，继续使用h1进行迭代，重复步骤S404-407； S408：对于第m次迭代，m≥2，使用当前模型Mm-1x计算每个样本的预测值，并计算残差： rm,i＝yi-Mm-1xi 将新的单模型hm以学习率v加到当前模型中，得到新模型Mmx，继续下一次迭代，并用残差rm,i作为目标值来训练它： Mmx＝Mm-1x+vhmx hmx是第m次迭代中选择并训练的单模型，Mm-1x是第m-1次迭代所得模型； S409：重复步骤S407-S408； S410：若在某次迭代中连续尝试过模型库中全部单模型后，Aave或Pave的提升幅度小于上一次的5％，则停止迭代，将所有成功迭代后的模型进行组合，得到最终地下工程动力灾害监测信息超前预测模型MMx： M为成功迭代的次数，m为有效迭代对应的模型序号。

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