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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;福建水口发电集团有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种考虑时间延滞特征的大坝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：CN119294583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411254296.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑时间延滞特征的大坝位移预测方法是由吴琪;朱泓琳;黄刘淏;郑玉景;詹燕坤;黄佳一;陈泽钦;张厚瑜;肖贤彪;魏源;付家源;苏燕;林川;赖晓鹤设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑时间延滞特征的大坝位移预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑时间延滞特征的大坝位移预测方法，包括以下步骤：获取目标大坝的位移观测数据并进行预处理，形成位移观测序列，并确定位移观测序列中的时间延滞上限；基于位移观测序列以及影响大坝位移的环境变量因子构建目标大坝的位移预测数据集，并根据时间延滞上限将位移预测数据集中的数据进行时间面板化；构建基于门控循环单元的深度神经网络，并建立考虑时间延滞上限的时间延滞参数；遍历时间延滞参数，选择最优时间延滞参数；根据最优时间延滞参数，利用时间面板化后的位移预测数据集训练基于门控循环单元的深度神经网络，得到训练好的大坝位移预测模型；利用训练好的大坝位移预测模型进行目标大坝的位移预测。

本发明授权一种考虑时间延滞特征的大坝位移预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑时间延滞特征的大坝位移预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标大坝的位移观测数据并进行预处理，形成位移观测序列，并确定位移观测序列中的时间延滞上限； 基于位移观测序列以及影响大坝位移的环境变量因子构建目标大坝的位移预测数据集，并根据时间延滞上限将位移预测数据集中的数据进行时间面板化； 构建基于门控循环单元的深度神经网络，并建立考虑时间延滞上限的时间延滞参数；将时间面板化后的位移预测数据集作为输入，以网络输出的预测位移和实际位移之间的损失为基础绘制网络的学习误差波形和评估误差波形，获取两波形间的路径相似度距离，遍历时间延滞参数，选择具有最小路径相似度距离的最优时间延滞参数； 根据最优时间延滞参数，利用时间面板化后的位移预测数据集训练基于门控循环单元的深度神经网络，得到训练好的大坝位移预测模型； 利用训练好的大坝位移预测模型进行目标大坝的位移预测； 其中，所述确定位移观测序列中的时间延滞上限的方法具体为： 计算出每一个位移监测节点上的自回归关联系数，具体如下： μ＝EVt； σ2＝DVt＝EVt-μ2； 其中，Vt＝v1,v2,…vt|t∈[1,N]为对应位移监测节点的位移观测序列，N表示序列的总长度，μ和σ2分别为位移观测序列的均值和方差；lk为自协方差，k为自主选择的惩罚系数；ACk为对应位移观测序列的自回归关联系数； 遍历位移监测节点，得到对应的自回归关联系数序列，计算所述自回归关联系数序列置信度大于设定阈值的置信区间，以落在置信区间外的自回归关联系数的个数作为时间延滞上限； 其中，所述影响大坝位移的环境变量因子包括水压分量δH、温度分量δT以及时效分量δθ； 其中，水压分量表示目标大坝上游日均库水位的z次方，a1、a2、a3和c为预设的水压分量的回归系数； 温度分量δT＝b1T1-2+b2T3-7+…b13T301-365；Tp-q表示当前观测日之前p至q天的分段平均气温；b1、b2、b13为预设的温度分量的回归系数； 时效分量δθ＝c1θ+c2lnθ；θ＝t100，t表示初始监测日至当前监测日的总计天数；c1和c2为预设的时效分量变形的回归系数。

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