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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态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：CN121071565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511604248.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态预测方法是由芮易;戴泽余;张予馨;刘洋;朱梦琦;陈超;朱合华设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态预测方法，包括：获取历史隧道变化数据和基坑实时监测数据，针对历史隧道变化时刻，提取对应的基坑特征数据，筛选出与隧道状态变化存在显著因果关系的关键基坑特征集合。基于筛选后的关键基坑特征、历史隧道变化数据及基坑—隧道间的空间关系与受力传导关系，构建时序图网络集合。建立时空解耦网络模型，利用时序图网络集合进行训练，学习基坑与隧道之间的复杂时空耦合特征，获得训练后的预测模型。输入基坑当前时刻的关键基坑特征数据，实现对邻近运营隧道未来若干时刻变形、收敛与位移的预测。本发明能够有效捕捉基坑施工扰动对隧道的动态影响，提升隧道安全状态预测的准确性与实时性。

本发明授权一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空解耦网络的基坑邻近运营隧道状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史隧道变化数据，所述历史隧道变化数据包括各预设隧道节点的变形、收敛和位移数据及对应的变化时刻； 对基坑实时监测获取基坑变化数据，所述基坑变化数据包括多个基坑特征； 根据历史隧道变化数据中的每一变化时刻，获取对应的基坑特征数据； 基于历史隧道变化数据及对应的基坑特征数据，通过DirectLiNGAM因果解释方法对基坑特征进行筛选，获得用于建模的关键基坑特征集合； 基于关键基坑特征集合、历史隧道变化数据、基坑与隧道间的空间关系及受力传导关系，构建时序图网络集合； 构建基于图卷积网络和Transformer架构的时空解耦网络，基于时序图网络集合对时空解耦网络进行训练，获得训练后的时空解耦网络； 获取基坑当前时刻的关键基坑特征数据，基于当前时刻的关键基坑特征数据与训练后的时空解耦网络，实现基坑邻近运营隧道状态的预测； 所述基于关键基坑特征集合、历史隧道变化数据、基坑与隧道间的空间关系及受力传导关系，构建时序图网络集合，具体包括： 将基坑节点和预设隧道节点定义为图网络中的节点集合，其中基坑节点记为，隧道节点集合记为，节点集合为；q表示预设隧道节点总数； 根据基坑与隧道各个节点之间的空间关系及受力传导关系建立图网络边集与边权重集W； 对于每个变化时刻，构建一个时刻对应的图网络，基坑节点在每一变化时刻的节点特征为对应的关键基坑特征向量，记为： 其中，表示节点在时刻t的节点特征；表示第个时刻的第个关键基坑特征值，为筛选后的关键基坑特征总数； 对于每个隧道节点，隧道节点的节点特征为对应的隧道变化数据： 其中，；表示节点在时刻t的节点特征，表示第个时刻第i个隧道节点的变形、收敛和位移值； 对每一变化时刻t，将节点集合、边集及该时刻的节点特征集合，组合构成时刻t的图网络： 其中，表示与历史隧道变化时刻t对应的图网络； 针对所有变化时刻，依次构建对应的图网络，并形成时序图网络集合： 其中，N表示历史隧道变化数据中的总变化时刻数。

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