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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种大坝多点变形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：CN120781631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511188134.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种大坝多点变形预测方法及系统是由林川;张萌杰;邹云;刘荣锋;林威伟设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大坝多点变形预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大坝多点变形预测方法及系统，涉及大坝安全监测技术领域，包括构建有限元分析模型，计算水压分量位移特征集，引入测点空间坐标构建大坝变形特征因子集，应用改进BorutaShap算法进行特征筛选，建立精简高效的变形预测BorutaShap模型；利用iTransformer深度学习模型捕捉模型预测值与真实值的残差中蕴含的复杂非线性关系，预测残差值，并与BorutaShap模型预测值叠加输出最终变形预测值，建立BorutaShap‑iTransformer模型。本发明通过特征筛选与残差校正，显著降低了模型复杂度，有效挖掘了残差中的有效信息，大幅提升了大坝多点变形预测的精度。

本发明授权一种大坝多点变形预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大坝多点变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过历史资料构建坝段有限元分析模型，基于坝段有限元分析模型构建初始大坝变形特征因子集； 步骤2：基于BorutaShap算法，对初始大坝变形特征因子集筛选得到重要特征因子集，基于重要特征因子集建立大坝变形预测BorutaShap模型，输出大坝变形预测值，并计算大坝变形预测BorutaShap模型的残差； 步骤3：将残差输入基于inverse架构的iTransformer深度学习模型进行训练与预测，输出残差预测值； 将残差预测值与步骤2中BorutaShap模型的预测值进行叠加，建立大坝变形预测BorutaShap-iTransformer模型； 基于大坝变形预测BorutaShap-iTransformer模型对大坝多点变形进行预测； 步骤2中基于BorutaShap算法，对初始大坝变形特征因子集筛选得到重要特征因子集，具体包括： 采用BorutaShap算法对所述初始大坝变形特征因子集进行特征筛选，生成与初始大坝变形特征因子集具有相同统计分布的影子特征； 影子特征的表达式为： ； 其中，为随机重排函数，为影子特征索引，为中的单个原始特征，为原始特征的索引； 影子特征合并得到影子特征集； 将初始大坝变形特征因子集与影子特征集合并构成扩展特征集； 扩展特征集的表达式为： ； 计算扩展特征集的Shapley值识别并保留重要特征因子集。

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