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龙图腾网恭喜宁波朗达科技有限公司申请的专利一种边坡位移预测模型的迁移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：CN119046693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411545356.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种边坡位移预测模型的迁移方法是由应国刚;唐礼义;陈明杰设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边坡位移预测模型的迁移方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种边坡位移预测模型的迁移方法，包括如下步骤：实时获取区域内边坡群的监测数据；选择地质特征相对稳定的边坡监测数据作为源领域数据，选择具有不同地质特征的边坡监测数据作为目标领域数据；选择边坡位移预测的基础模型，并通过源领域数据对基础模型进行训练；基于DANN算法对源领域数据和目标领域数据进行对抗训练，以模糊源领域数据和目标领域数据之间同性特征的领域区分。本申请的有益效果：通过研究如何将多个源领域数据结合以进行更为复杂的迁移学习，从而提高模型的泛化能力。通过将实时数据流输入DANN算法中，利用其对抗性特征提取能力，动态调整模型参数，以适应边坡状态的实时变化。

本发明授权一种边坡位移预测模型的迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种边坡位移预测模型的迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：实时获取区域内边坡群的监测数据，包括位移数据和环境数据；S200：选择地质特征相对稳定的边坡监测数据作为源领域数据，选择具有不同地质特征的边坡监测数据作为目标领域数据；S300：选择边坡位移预测的基础模型，并通过源领域数据对基础模型进行训练；S400：基于DANN算法对源领域数据和目标领域数据进行对抗训练，以模糊源领域数据和目标领域数据之间同性特征的领域区分；进而基础模型根据DANN算法对抗训练后的特征数据进行模型迁移；步骤S400包括如下过程：S410：将源领域数据和目标领域数据同时输入至特征提取器，生成共享特征表示并送入任务分类器和领域分类器；S420：任务分类器进行反向传播以更新特征提取器和任务分类器的参数；S430：领域分类器进行反向传播时对特征提取器施加负梯度，使得特征提取器学习到的特征在源领域数据和目标领域数据之间不可区分；在步骤S400中进行DANN算法的对抗训练时，需要对基础模型fx；θ中的模型参数θ进行多次迭代直至模型收敛；模型参数θ适于通过随机梯度下降和Adam优化器进行迭代更新；基于随机梯度下降进行模型参数θ更新的规则为：通过θ-η▽Lθ的反向传播对模型参数θ进行更新；基于Adam优化器进行模型参数θ更新的规则为：通过的反向传播对模型参数θ进行更新；其中，x表示输入数据，η表示学习率，▽Lθ表示损失函数Lθ相对于模型参数θ的梯度，∈表示小值的常数，表示相对于时间步t的二阶矩vt的偏差校正，表示相对时间步t的一阶矩的偏差校正。

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