发明专利已授权

基于梯度增强多元回归模型的北斗监测滑坡位移量预测方法

📄 申请号：CN202210187754.7 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2022-02-28

公开号

CN114548578B

公开日

2024-09-17

申请人

安徽众科沣智能科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_27

IPC 分类号

G06F18_27 , G06F18_15 , G06Q50_26 , G06N20_00 , G01B21_02 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习卫星导航定位形变监测

应用场景

滑坡监测, 地质灾害预警, 矿山边坡监测, 基础设施健康监测, 北斗应用

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摘要

本发明公开了一种基于梯度增强多元回归模型的北斗监测滑坡位移量预测方法，将影响滑坡体位移的参数视为输入变量，主要包括降水量、沉降量、深部位移量以及裂隙，将所述数据输入到梯度增强多元回归模型进行滑坡表面位移量预测，利用多个弱学习器对监测数据进行多轮训练，拟合先前累加模型的损失函数的负梯度，使加上该弱学习器后的累积模型损失往负梯度的方向减少，提高预测精度，并且与贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型和支持向量机回归模型进行对比，对梯度增强模型的优越性提供依据。本发明将各种不同的数据信息进行综合，解决滑坡预测过程中传统模型存在的考虑影响因素单一、长期预测精度低等问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250404

?? 专利权的转移：

20240917

✅ 授权

20220614

?? 实质审查的生效：

20220527

📄 公开

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