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龙图腾网获悉中国水利水电第七工程局有限公司申请的专利一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降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：CN116383928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310259320.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法是由张文选;朱明晨;徐学渠;黄小明;杨中委;何磊;郑云飞;于祖洋设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法，包括：获取基坑沉降监测数据，以三次样条内插法将沉降观测序列内插为每半日一个沉降量的等时间间隔序列；以前四期观测值为输入、后一期观测值为输出，构造训练样本和检验样本；利用训练样本，构建自回归模型，并计算自回归模型后一期沉降预测值；利用训练样本，确定自回归模型预测后一期沉降结果的残差；构建一个FNN神经网络模型，用来表示上述各值、残差之间的非线性关系；利用上述数据构造FNN模型的训练样本，对FNN模型进行迭代训练；将FNN模型的输出结果与自回归模型计算值相加，构成FNN神经网络与自回归融合模型并验证其精度。本发明精度和稳定性比常规模型得到显著提高。

本发明授权一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法，其特征在于包括以下步骤： S1：获取基坑沉降监测数据，以三次样条内插法将沉降观测序列内插为每半日一个沉降量的等时间间隔序列，并以前四期观测值为输入、后一期观测值为输出，构造训练样本和检验样本； S2：利用S1中得到的训练样本，构建自回归模型，并计算自回归模型的后一期沉降预测值； 所述步骤S2中自回归模型如公式1所示： 1 其中，为后一期的沉降量观测值，、、、为前四期的沉降观测值；以最小二乘法确定待定系数、、、、；记自回归模型计算得到的后一期的沉降量为； S3：利用步骤S1中得到的训练样本，确定自回归模型预测结果的残差RES； 所述步骤S3中残差RES如公式2所示： 2 其中，为后一期的沉降量观测值，为自回归模型计算得到的后一期的沉降量； S4：构建一个5×5×1的FNN神经网络模型，用来表示前四期的观测值、自回归模型得到后一期沉降预测值和自回归模型预测结果残差RES之间的非线性关系； 所述步骤S4中FNN神经网络模型的输入层包括前四期的沉降量观测值、、、，自回归模型计算得到的后一期沉降量；隐含层为5个节点；输出层为自回归模型预测结果的残差RES； S5：利用S1、S2和S3中得到的数据构造FNN模型的训练样本，对FNN模型进行迭代训练； S6：利用前四期的沉降量观测值、、、和自回归模型计算得到的后一期沉降量，通过S4和S5中训练得到的FNN模型计算自回归模型的残差RES，最终计算FNN神经网络与自回归模型得到的后一期的沉降预测值，并对新模型精度进行评定。

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