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龙图腾网获悉河南省地质研究院;郑州大学申请的专利一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的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：CN116205144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310226882.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的方法是由崔剑;张古彬;刘晓静;马涛峰;郭恒亮;刘帮;魏海涛;赵珊;乔宝晋;张杜鹃设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的方法在说明书摘要公布了：一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的方法，本发明利用Transformer模型建立模型对滑坡进行滑坡易发性评价，并制作滑坡敏感性图。以2008年汶川地震的受灾区为研究区，选取18个滑坡影响因子，利用基于Transformer深度学习网络开展滑坡易发性评价。并利用准确率、均方根误差以及ROC曲线等评价指标验证其性能，结果表明基于Transformer模型的算法精度最高达到88.53％，说明基于Transformer模型的滑坡易发性评价模型有着较好的应用前景。

本发明授权一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型进行滑坡易发性评价的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取研究区的滑坡历史清单，将所述滑坡历史清单导入到ArcGIS软件中进行处理，形成滑坡空间数据集； 步骤S2、获取研究区域的滑坡影响因子数据，将所述滑坡影响因子数据导入到ArcGIS软件中进行处理，将所有的滑坡影响因子数据进行处理，将处理后的所述滑坡影响因子数据采样到相同的分辨率大小，并对连续性的滑坡影响因子进行处理成离散型因子，最后导出备用； 步骤S3、将所述步骤S2中的滑坡影响因子数据进行共线性分析，剔除线性程度较高的因子，确定最终用于滑坡易发性评价的滑坡影响因子数据； 步骤S4、将所述步骤S1的滑坡空间数据集与步骤S3中筛选后的滑坡影响因子数据在ArcGIS软件中进行处理，将滑坡空间数据位置的相关滑坡影响因子数据进行提取，导出后作为网络的训练数据集； 步骤S5、构建基于Transformer模型的滑坡易发性评价模型； 步骤S6、将所述步骤S4中提取的训练数据集输入到步骤S5中构建的滑坡易发性评价模型型中进行训练； 步骤S7、将所述步骤S6中训练好的滑坡易发性评价模型对研究区其他地区进行滑坡易发性预测，每个研究区域中都得到一个滑坡易发性指数，所述滑坡易发性指数在0-1之间； 步骤S8、将研究区的所有滑坡易发性指数导入在ArcGIS软件中生成研究区的滑坡敏感性图。

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河南省地质研究院;郑州大学，其通讯地址为：450018 河南省郑州市金水东路16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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