发明专利已授权

由梯度提升回归优化模型预测多因子滑坡沉降量的方法

📄 申请号：CN202411527124.5 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2024-10-30

公开号

CN119066498A

公开日

2024-12-03

申请人

江苏南京地质工程勘察院; 南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_27 , G06N3_0895 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习梯度提升回归预测算法

应用场景

滑坡地质灾害预警, 边坡稳定性监测, 沉降预测, 地质灾害防治, 岩土工程安全监测

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摘要

本发明涉及滑坡监测预警技术领域，具体涉及由梯度提升回归优化模型预测多因子滑坡沉降量的方法。包括：根据多因子样本数据训练出一种梯度提升回归优化模型对滑坡沉降量进行预测；其中，梯度提升回归优化模型由多个梯度提升回归树并行组成，该模型通过训练多个弱分类器以提升模型分类强度，提升了模型的预测能力；为了使每个弱学习器的参数不同，在模型的训练过程中对训练集进行更新，对多个弱学习器进行学习，提升模型的预测能力；根据当前多因子样本数据进行滑坡沉降量预测，获得当前滑坡沉降量预测值；并基于滑坡历史数据、地质条件和土壤类型等数据确定滑坡危险等级的阈值，对比阈值和预测值准确评估滑坡危险等级。

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

一种托盘自动检测计数叠码装置及仓储配套自动化流程

当前第 / 件

一种用于半导体电池片加工的串焊机

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_241)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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