买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜大连交通大学;中铁一局集团第二工程有限公司申请的专利一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域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：CN119623768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510149768.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域预测方法是由郑帅;姜赫;程晓东;姚勇;华波;吴航;程诚;肖子超;马兴隆;王忠昶;郭启政;贾光设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域预测方法，S1：基于基坑侧壁倾斜程度的影响因素数据和基坑侧壁倾斜位移数据得到原生位移数据和历史影响数据；S2：得到训练后的原生倾斜位移预测模型；S3：得到训练后的扰动倾斜位移预测模型；S4：基于总位移预测模型实现基坑侧壁位移预测。本发明利用原生倾斜位移预测模型计算出现场基坑位移的大致情况，之后利用扰动倾斜位移预测模型预测出后续外界影响因素对基坑位移所造成的综合影响，从而能够科学有效的避免基坑施工过程中普遍存在的过度防护和坍塌事故的发生，节约现场施工的人力物力的同时也可以保障现场施工安全，更符合施工现场的实际应用需求。

本发明授权一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域预测方法在权利要求书中公布了：1.一种深大基坑侧壁倾斜趋势的跨时域预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：获取基坑侧壁倾斜程度的影响因素数据和基坑侧壁倾斜位移数据；并基于基坑侧壁倾斜程度的影响因素数据和基坑侧壁倾斜位移数据得到原生位移数据和历史影响数据，所述历史影响数据包括扰动位移数据和基坑侧壁倾斜程度的影响因素数据；S2：建立原生倾斜位移预测模型，并基于原生位移数据对其进行训练，得到训练后的原生倾斜位移预测模型；S3：建立考虑外界因素跨时域影响特征的扰动倾斜位移预测模型，并基于历史影响数据对其进行训练，得到训练后的扰动倾斜位移预测模型；S4：基于训练后的原生倾斜位移预测型预测和训练后的扰动倾斜位移预测模型得到总位移预测模型，并基于总位移预测模型实现基坑侧壁位移预测；所述扰动倾斜位移预测模型包括公式1至7，并基于历史影响数据对其进行训练的过程为：S31：按照基坑变形的时间序列对历史影响数据进行等距划分；并按照检测的时间将等距划分后的历史影响数据划分为若干个计算区间；S32：将第H个计算区间的历史影响数据PH带入筛选数列公式，以得到经过筛选的数据QH，表示为：QH＝XMQ×UH-1+NQ×PH+GQ1其中，X为sigmoid激活函数，MQ和NQ均为筛选数列线性关系的系数，GQ为筛选数列线性关系的误差；UH-1为第H-1个计算区间的基坑侧壁倾斜程度的抽象化表达矩阵；S33：将第H个计算区间的历史影响数据PH带入入口数列公式，表示为：YH＝XMY×UH-1+NY×PH+GY2VH＝tanhMV×UH-1+NV×PH+GV3式中，YH和VH为入口数列可以最佳程度存入模型使用的数据，X为sigmoid激活函数，MY、NY、MV以及NV为入口数列线性关系的系数，GY和GV为入口数列线性关系的误差；S34：基于公式1、2和3对第H-1个计算区间的输出结果VH-1进行优化，优化公式为：VH＝VH-1×QH+YH×VH4S35：将经过公式4优化的数据以及第H个计算区间的历史影响数据PH代入出口函数公式，表示为：IH＝XMI×UH-1+NI×PH+GI5UH＝IH×tanhVH6式中，IH为出口数列输出的当前数据结果，X为sigmoid激活函数，MI和NI为出口数列线性关系的系数，GI为出口数列线性关系的误差，UH为第H个计算区间的基坑侧壁倾斜程度的抽象化表达矩阵；S36：将UH代入结果输出公式，得到第H+1天的基坑侧壁倾斜程度的扰动位移预测结果Z*H+1，表示为：Z*H+1＝softmaxMS×UH+GS7式中，MS为结果输出公式的关系系数，GS为结果输出线性关系的误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连交通大学;中铁一局集团第二工程有限公司，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市沙河口区黄河路794号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。