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申请/专利权人：陕西铁路工程职业技术学院
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229106A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q50/08;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了基于遗传算法优化Prophet的地表沉降预测方法；首先，将数据分为训练集和测试集，然后使用Prophet算法在训练集上进行训练，并将预测值与真实值之间的均方误差作为遗传算法的适应度函数，接着使用遗传算法对Prophet模型的超参数进行优化，以获取Prophet模型的最优参数值，最后使用优化后的Prophet模型对地表沉降进行预测。通过这种方式，本发明能够有效地预测地表沉降，为城市规划和建筑设计提供重要的决策依据。本发明解决了现有地表预测方法中存在着预测精度低、约束条件下超参数无法自动获取、传统预测模型未考虑节假日对地表沉降预测的影响，使其在实际应用中具有广泛的应用前景。
主权项：1.基于遗传算法优化Prophet的地表沉降预测方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1，自定义适应度函数：将地表沉降历史数据分为训练集和测试集，使用Prophet算法在训练集上进行训练，并将Prophet算法对未来预测值与真实值之间的均方误差作为遗传算法的适应度函数；步骤2，使用自定义适应度函数的遗传算法对Prophet模型进行超参数优，获取最优模型参数；步骤3，使用最优模型参数的Prophet的算法对地表沉降进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西铁路工程职业技术学院 基于遗传算法优化Prophet的地表沉降预测方法
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