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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种矿山地表沉降形变预测方法、装置、设备及介质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：CN119415903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510031859.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种矿山地表沉降形变预测方法、装置、设备及介质是由赵洪根;杨光宇;唐国诚;常瑞恒;饶傑;陈昕然;郑肆久;孔令杰;刘翰林设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿山地表沉降形变预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种矿山地表沉降形变预测方法、装置、设备及介质，涉及矿山地表沉降形变预测领域，该方法包括：获取采矿区历史时间段的监测数据；根据历史时间段的监测数据计算历史时间段的相对位移数据；利用最佳降噪算法，对历史时间段的相对位移数据进行处理，得到历史时间段的降噪数据；最佳降噪算法为L2正则化方法；将历史时间段的降噪数据输入至最佳预测模型中，得到未来时间段的地表沉降形变预测数据；最佳预测模型为基于粒子群优化的BP神经网络预测模型，本申请提高了地表沉降形变预测的效率和精度。

本发明授权一种矿山地表沉降形变预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种矿山地表沉降形变预测方法，其特征在于，所述矿山地表沉降形变预测方法包括： 获取采矿区历史时间段的监测数据； 根据所述历史时间段的监测数据计算历史时间段的相对位移数据；相对位移数据为南北向、东西向或垂直向的相对位移； 分别利用L2正则化方法、小波算法和奇异谱分析方法，对相对位移数据进行处理，得到第一降噪数据、第二降噪数据和第三降噪数据； 将目标降噪数据分别输入基于粒子群优化的BP神经网络预测模型、长短期记忆算法和差分整合移动平均自回归模型，得到所述目标降噪数据对应的第四预测数据、第五预测数据和第六预测数据；所述目标降噪数据为第一降噪数据、第二降噪数据或第三降噪数据； 将目标降噪数据的标签数据分别与所述目标降噪数据对应的第四预测数据、第五预测数据和第六预测数据进行均方根误差和平均绝对误差计算，得到所述目标降噪数据对应的第四误差计算结果、第五误差计算结果和第六误差计算结果； 根据所有所述目标降噪数据对应的第四误差计算结果、第五误差计算结果和第六误差计算结果确定最终组合预测模型；最终组合预测模型由最佳降噪算法和最佳预测模型组合得到；降噪算法包括L2正则化方法、小波算法和奇异谱分析方法；预测模型包括基于粒子群优化的BP神经网络预测模型、长短期记忆算法和差分整合移动平均自回归模型； 利用最佳降噪算法，对历史时间段的相对位移数据进行处理，得到历史时间段的降噪数据；最佳降噪算法为L2正则化方法；最佳降噪算法为L2正则化方法； 将历史时间段的降噪数据输入至最佳预测模型中，得到未来时间段的地表沉降形变预测数据；所述最佳预测模型为基于粒子群优化的BP神经网络预测模型； 所述矿山地表沉降形变预测方法还包括： 将相对位移数据分别输入基于粒子群优化的BP神经网络预测模型、长短期记忆算法和差分整合移动平均自回归模型，得到第一预测数据、第二预测数据和第三预测数据； 将相对位移数据的标签数据分别与第一预测数据、第二预测数据和第三预测数据进行均方根误差和平均绝对误差计算，得到第一误差计算结果、第二误差计算结果和第三误差计算结果； 根据第一误差计算结果、第二误差计算结果和第三误差计算结果确定最佳预测模型；具体包括：将值最小的误差计算结果对应的预测模型作为最佳预测模型； 根据所述最佳预测模型确定最佳训练集和最佳预测集；历史时间段的时间与最佳训练集中相对位移数据的时间相同；未来时间段的时间与最佳预测集中地表沉降形变预测数据的时间相同。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；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”。