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申请/专利权人：东北财经大学;北京航空航天大学

摘要：本发明提供了一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统，方法包括：遍历第一选定监测点，获得第一邻近监测点；对第一选定监测点和第一邻近监测点进行地表变形性的关联度分析，获得第一关联度分析结果；基于第一关联度分析结果对第一邻近监测点进行序列化调整，获得第一调整结果；构建第一变形因子提取规则，基于第一调整结果进行提取，获得第一变形因子；基于第一选定监测点和第一变形因子构建地表变形预测模型，获得第一输出偏离度满足第一预设偏离区间，遍历第一选定监测点和第一变形因子依次输入地表变形预测模型，获得第一预测结果，包括地表沉降预测值区间，对地表沉降风险进行预警。

主权项：1.一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法，其特征在于，所述方法包括：遍历第一选定监测点，获得第一邻近监测点，其中，所述第一选定监测点和所述第一邻近监测点一一对应；对所述第一选定监测点和所述第一邻近监测点进行地表变形性的关联度分析，获得第一关联度分析结果；基于所述第一关联度分析结果对所述第一邻近监测点进行序列化调整，获得第一调整结果；构建第一变形因子提取规则，基于所述第一调整结果进行提取，获得第一变形因子；基于所述第一选定监测点和所述第一变形因子构建地表变形预测模型，获得第一输出偏离度；当所述第一输出偏离度满足第一预设偏离区间，遍历所述第一选定监测点和所述第一变形因子依次输入所述地表变形预测模型，获得第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括地表沉降预测值区间；基于所述地表沉降预测值区间，对地表沉降风险进行预警；其中，所述基于所述第一选定监测点和所述第一变形因子构建地表变形预测模型，包括：基于所述第一选定监测点，采集第一历史沉降时序数据，基于所述第一变形因子，采集第二历史沉降时序数据；将所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据设为第一样本数据集，其中，所述第一样本数据集具有第一预设长度；获得第一预设分割长度对所述第一样本数据集进行分割，获得第一训练数据集；基于所述第一训练数据集，构建所述地表变形预测模型；其中，所述将所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据设为第一样本数据集，包括：对所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据进行差分处理，获得第一处理结果数据集；对所述第一处理结果数据集进行Z-Score标准化处理，获得所述第一样本数据集；其中，所述基于所述第一训练数据集，构建所述地表变形预测模型，包括：获得第一待优化参数和第二待优化参数，其中，所述第一待优化参数为表征所述地表变形预测模型的学习参数，所述第二待优化参数为表征所述地表变形预测模型网络性能的超参数；构建第一损失函数，基于Adam算法对所述第一待优化参数进行优化，获得第一优化结果；构建第一随机匹配规则，对所述第二待优化参数进行随机组合，获得第二优化结果；通过所述第一优化结果和所述第二优化结果对所述地表变形预测模型进行配置。

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