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龙图腾网获悉中铁大桥勘测设计院集团有限公司申请的专利岩溶地质灾害多源融合预测方法、装置、设备及存储介质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：CN121234175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511766313.2，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权岩溶地质灾害多源融合预测方法、装置、设备及存储介质是由余颂;李翱呈;赵永峰;张荣;徐绍俊;张国超;项后军;吴刚;刘建平;朱润俊;熊锋;杨富东;商祥设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本岩溶地质灾害多源融合预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种岩溶地质灾害多源融合预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取历史岩溶地质样本的电阻率、波速降幅和线溶率，对电阻率、波速降幅和线溶率进行预处理，获得训练特征数据；基于训练特征数据构建Transformer模型并训练，获得目标模型；将目标区域的实时物探数据进行预处理后输入至目标模型，输出岩溶发育风险等级，能够实现岩溶风险精准预测，提升了岩溶灾害探测准确率，降低了高风险岩溶的漏报率，显著解决现有技术中数据单一性、空间关联性缺失及样本不均衡导致的高风险漏报问题，提高了岩溶灾害预测精度，避免了施工风险，提升了隐伏岩溶的识别能力，提高了岩溶地质灾害多源融合预测的速度和效率。

本发明授权岩溶地质灾害多源融合预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种岩溶地质灾害多源融合预测方法，其特征在于，所述岩溶地质灾害多源融合预测方法包括： 获取历史岩溶地质样本的电阻率、波速降幅和线溶率，对所述电阻率、所述波速降幅和所述线溶率进行预处理，获得训练特征数据； 基于所述训练特征数据构建Transformer模型并训练，获得目标模型； 将目标区域的实时物探数据进行预处理后输入至所述目标模型，输出岩溶发育风险等级； 其中，所述基于所述训练特征数据构建Transformer模型并训练，获得目标模型，包括： 基于所述训练特征数据构建包含多模态嵌入层、地址语义位置编码和自注意力层的Transformer模型； 根据预设加权损失函数动态调整所述训练特征数据的灾害样本占比，根据调整后的灾害样本占比训练所述Transformer模型，获得目标模型； 其中，所述基于所述训练特征数据构建包含多模态嵌入层、地址语义位置编码和自注意力层的Transformer模型，包括： 通过多模态嵌入层将所述训练特征数据映射至256维空间，将每个探测点的特征数据组合为三维向量，经嵌入后形成256维特征向量； 将各探测点的平面坐标转换为位置向量，通过预设地质语义位置编码公式根据所述位置向量计算256维位置编码向量； 将所述256维特征向量与所述256维位置编码向量相加后输入至自注意力层，构建Transformer模型； 其中，所述将各探测点的平面坐标转换为位置向量，通过预设地质语义位置编码公式根据所述位置向量计算256维位置编码向量，包括： 将各探测点的平面坐标转换为位置向量，通过预设地质语义位置编码公式根据所述位置向量通过下式计算获得256维位置编码向量： 其中，为测点在平面坐标系中的x坐标值，为测点在平面坐标系中的y坐标值，为256维特征的维度索引，为x坐标对应的频率因子，为y坐标对应的频率因子，为偶数维度的256维位置编码向量，为奇数维度的256维位置编码向量。

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