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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司申请的专利基于奇异谱分析和ARIMA-LSTM组合模型的滑坡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：CN116894153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310749381.2，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于奇异谱分析和ARIMA-LSTM组合模型的滑坡位移预测方法是由邓洪高;郭鹏超;纪元法;孙希延;肖建明;严素清;肖有军设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于奇异谱分析和ARIMA-LSTM组合模型的滑坡位移预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及滑坡位移预测技术领域，具体涉及一种基于奇异谱分析和ARIMA‑LSTM组合模型的滑坡位移预测方法，通过Python程序控制预测流程，实现滑坡预测的自动化。该方法以滑坡位移历史监测数据为研究对象，首先基于奇异谱分析的“分解‑去噪‑重构”的滑坡数据预处理方法达到对滑坡位移数据降噪的目的。其次，构建LSTM模型和ARIMA模型分别对重构后的非平稳序列和平稳序列进行预测，最后将预测结果等权相加得到融合累计位移预测序列。与现有技术相比，基于奇异谱分析的“分解‑去噪‑重构”方法有效的剔除了原始位移序列中的噪声，提升了滑坡预测的精度，且SSA‑SE‑ARIMA‑LSTM模型在单变量预测上的准确性和可靠性优于单一模型。

本发明授权基于奇异谱分析和ARIMA-LSTM组合模型的滑坡位移预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于奇异谱分析和ARIMA-LSTM组合模型的滑坡位移预测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：从数据库获取滑坡累计位移历史监测数据； 步骤2：基于奇异谱分析和样本熵对所述滑坡累计位移历史监测数据进行“分解-去噪-重构”，得到位移分量序列； 进行“分解-去噪-重构”的过程，包括下列步骤： 使用SSA分解原始滑坡累计位移为周期序列、趋势序列和噪声序列，计算各分量序列的贡献率并剔除噪声成分，保留有效位移序列； 对每一个有效位移序列进行样本熵重构，根据样本熵值的大小，将熵值相近的序列进行重构，形成高频序列、中频序列和低频序列； 对分量序列进行平稳性检验，区分平稳序列和非平稳序列，并按7:3的比例划分训练集和测试集，并进行数据归一化； 进行样本熵重构的过程中，模式维数m取2，相似容限阈值r取0.2； 步骤3：对获取的所述位移分量序列进行平稳性检验，并分别划分数据集和归一化处理； 步骤4：根据平稳性检验结果，建立并训练ARIMA-LSTM模型； 在建立并训练ARIMA-LSTM模型的过程中，平稳序列通过构建ARIMA模型进行训练，构建LSTM模型对非平稳序列进行训练；ARIMA模型的参数通过网格搜索算法寻优，将训练得到的最优参数组合和最优模型保存至文件；LSTM模型的参数使用遗传算法寻优，获得最优模型和最优参数； 步骤5：将最优模型和最优参数分别保存到文件； 步骤6：调用保存的最优模型文件和最优参数文件对分量序列进行预测； 步骤7：将各分量序列预测结果反归一化，各分量等权相加即得到滑坡累计位移预测序列。

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