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申请/专利权人：合肥市轨道交通集团有限公司;浙江华东测绘与工程安全技术有限公司;合肥聚屹升科技有限公司;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118094959A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G06F30/367
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明的一种基于有源RC电路模型的地面沉降预测方法、设备及介质，通过采集地面沉降监测点的真实沉降观测数据，构成沉降观测序列；根据采集到的地面沉降观测序列构建有源RC电路模型，该模型为一阶最简RC电路；使用非线性最小二乘法参数估计，计算出最佳的模型参数向量,搭建带有偏置电压的有源RC电路，电路中的电容两端电压时间变化过程对应描述地面沉降变化规律；使用电路模型对沉降数据进行增强，利用遗传算法GA对长短期记忆网络LSTM进行参数优化，将增强的数据输入到优化的LSTM模型中实现地面沉降预测。本发明可通过电路中基本元件的物理行为来模拟地面沉降变化趋势，为后续的地面沉降数据预测提供了良好的数据基础。
主权项：1.一种基于有源RC电路模型的地面沉降预测方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、采集地面沉降监测点的真实沉降观测数据，构成沉降观测序列；S2、根据步骤S1采集到的沉降观测序列，构建外接偏置电压源的有源RC电路数学模型；S3、使用非线性最小二乘法对步骤S2中构建的模型进行拟合，计算出最佳的模型参数向量；S4、使用步骤S3计算出的模型参数向量构建出带有偏置电压源的有源RC电路，电路中的电容两端电压放电过程中变化规律即为所求地面沉降变化规律；S5、基于步骤S4中搭建的电路模型对地面沉降数据进行扩充，并将其按照比例划分为训练集和测试集，以满足后续预测模型的输入；S6、搭建LSTM网络，利用GA算法对LSTM模型的超参数进行寻优，当满足适应度函数要求后，确定模型的最优参数，获取最终的预训练权重，从而得到最终的预测模型；S7、将实际的地面沉降数据输入到步骤S6中训练好的预测模型中，完成地面沉降预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥市轨道交通集团有限公司;浙江华东测绘与工程安全技术有限公司;合肥聚屹升科技有限公司;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 基于有源RC电路模型的地面沉降预测方法、设备及介质
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