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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能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：CN120012545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411925632.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能预测方法是由柳静;张迎宾;富海鹰;曾营;谭锦洋;李得建设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地质灾害智能预测技术领域，具体公开了一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能预测方法，通过数值模拟、室内模型试验以及边坡监测等研究方法对边坡稳定性进行分析，收集整合地震动数据、边坡几何参数和稳定性状态，构建基于物理机制的数据库；通过数据库，提取地震动频谱特征、脉冲特征以及边坡位移、加速度、应力等的时域时频特征和累积位移值；基于数据库案例进行边坡失稳指标及阈值确定；采用基于贝叶斯优化的神经网络方法建立边坡失稳概率智能预测模型，实现地震边坡失稳概率智能预测，为地震边坡灾害的预防和减轻提供理论依据和技术支持。

本发明授权一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理机制和神经网络模型耦合的地震边坡失稳概率智能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于地震边坡稳定性分析的数据库构建； S2、地震动及边坡响应数据特征提取；基于构建的数据库进行数据特征提取，具体包括如下： S21、地震动数据特征：采用傅里叶变换FFT提取地震动和边坡响应的频域特征，进行频谱分析，计算不同频段的能量分布；基于改进的MP波方法，识别提取地震动脉冲成分，利用地震动的时间-频率特征，计算脉冲能量率，进行脉冲效应特征分析；脉冲地震动识别的计算公式为： ER＝-2.68+0.1416×PGVp-0.0162×ERp+0.0002852×PGVp 2 -0.005476×ERp×PGVp+0.0005197×ERp 2 其中，ER为脉冲指标；PGVp为脉冲峰值速度；ERp为脉冲能量率；当脉冲指标ER大于0时，该地震动为脉冲地震动；ts和te分别代表速度脉冲的开始时间和结束时间；Et代表在时刻t的地震动累积能量； S22、数值模拟和模型试验边坡响应特征提取：从位移、加速度、应力曲线中提取时域特征，包括最大值、均方根RMS、标准差；提取边坡在地震作用下的累积位移量； S23、监测数据特征提取：从位移和加速度时序数据中计算变化率，包括位移变化率、速度变化率； S3、地震边坡稳定性评价指标及失稳阈值确定； S4、数据预处理及特征值选择； S5、地震边坡失稳概率智能预测模型建立； S6、地震边坡失稳概率智能预测。

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