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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司临夏供电公司申请的专利基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站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：CN121167223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511717794.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站沉降预测方法是由马雷;马琼;李瑞;汪佐浩设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站沉降预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站沉降预测方法，涉及地质工程监测技术领域，本发明通过对划分后的每个子区域进行湿陷性实验以获取土体力学数据，进而分析得到湿陷性、承载力影响及变形稳定性等沉降特征指标，以土体力学数据为输入、沉降特征指标作为输出，建立预测模型，并通过粒子群优化算法和损失函数优化模型性能，最后依据沉降特征指标构建适应度函数，计算各子区域的沉降适应度值，结合荷载时序数据评估沉降量，设定沉降阈值，对超出阈值的子区域进行风险标记。本发明通过建立沉降特征指标预测模型和动态监测机制，实现对变电站所在黄土地区沉降风险的有效评估与控制。

本发明授权基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站沉降预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的湿陷性黄土地区变电站沉降预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：对目标变电站所在的黄土地区域进行区域划分，并在每个子区域中设置多个初始测量基准点，对每个初始测量基准点进行稳定性分析，保留稳定性达标的基准点作为最终测量基准点，在最终测量基准点处采集每个子区域的变电站沉降时序数据与荷载时序数据； 步骤2：对每个子区域进行湿陷性实验以得到相关的土体力学数据，并基于实验获取的土体力学数据进行跨参数关联以得到变电站的多个沉降特征指标，所述沉降特征指标包括湿陷性指标、承载力影响指标以及变形稳定性指标； 步骤3：以各子区域土体力学数据为输入，以各子区域的变电站沉降特征指标为输出，建立变电站沉降特征指标预测模型，基于粒子群优化算法对预测模型的输出结果进行搜索调整，并基于损失函数对模型进行优化； 步骤4：根据电站沉降预测模型输出的沉降特征指标来构建沉降适应度函数，以计算各子区域的沉降适应度值，结合每个子区域的荷载时序数据获取各子区域的具体沉降量，并设定沉降阈值，对超出沉降阈值的变电站的子区域进行风险标记； 对实验获取的土体力学参数进行跨通道特征组合以得到变电站沉降特征指标，所述变电站沉降特征指标包括湿陷性指标、承载力影响指标以及变形稳定性指标，所依据的方法为： 建立空间-特征关联矩阵，其中空间维度基于最终测量基准点的三维部署坐标建立，设定原始参数通道和跨参数关联通道，其中原始参数通道中包括湿陷适应度值、压缩模量、内摩擦角、黏聚力以及含水率，跨参数关联通道构建反映变电站沉降情况的变电站沉降特征指标，设定跨参数关联特征集合为，每个元素表示一个跨参数关联对，依次对应着一个变电站沉降特征指标，其中包括湿陷性指标:、承载力影响指标：、变形稳定性指标：，其中为土体的湿陷系数，为土体的含水率，为土体的内摩擦角，为最终测量基准点处土体的黏聚力，为土体的压缩模量。

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