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龙图腾网获悉北京市市政三建设工程有限责任公司申请的专利一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法及其系统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：CN120086779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510571517.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法及其系统是由鲁伟;李立涛;李小涛;李艳民;刘荣伟;路瑞强;王文朋;王月瑞;薛曼;杨松;杨志明;余道明;张俊川;李伟;梁超;魏昆;陈凌旭设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法及其系统，涉及隧道沉降监测技术领域，其中，浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法，包括如下步骤：S1：获取目标隧道当前施工阶段的实时监测数据，根据实时监测数据进行多维特征构建，获得结构化的多维特征数据集；S2：对结构化的多维特征数据集进行预处理，获得标准输入数据；S3：将标准输入数据输入至预先构建的浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测模型，由浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测模型输出单步预测值；S4：利用动态预测误差对单步预测值进行实时修正，生成沉降预测值。本申请能够提高浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测的准确性。

本发明授权一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取目标隧道当前施工阶段的实时监测数据，根据实时监测数据进行多维特征构建，获得结构化的多维特征数据集，其中，结构化的多维特征数据集的表达式为：，为多维特征向量，为标签向量；实时监测数据至少包括：实时沉降与位移数据、实时施工工艺数据、实时地质数据和实时环境数据； S2：对结构化的多维特征数据集进行预处理，获得标准输入数据； S3：将标准输入数据输入至预先构建的浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测模型，由浅埋软质地层暗挖隧道沉降预测模型输出单步预测值，其中，单步预测值至少包括：隧道拱顶沉降单步预测值、地表沉降单步预测值和收敛位移单步预测值； S4：利用动态预测误差对单步预测值进行实时修正，生成沉降预测值，其中，沉降预测值至少包括：隧道拱顶沉降预测值、地表沉降预测值和收敛位移预测值； 其中，对结构化的多维特征数据集进行预处理，获得标准输入数据的子步骤如下： S21：对结构化的多维特征数据集进行异常检测，生成异常检测结果，若异常检测结果为异常，则执行S22；若异常检测结果为正常，则将结构化的多维特征数据集作为待填充数据，执行S23； S22：对结构化的多维特征数据集进行修复，获得待填充数据，执行S23； S23：对待填充数据进行分析，生成缺失结果，若缺失结果为缺失，则执行S24；若缺失结果为不缺失，则将待填充数据作为待归一化数据，执行S25； S24：对待填充数据进行缺失值填充，获得待归一化数据，执行S25； S25：对待归一化数据进行归一化处理，获得标准输入数据； 其中，对结构化的多维特征数据集进行修复，获得待填充数据的子步骤如下： S221：对结构化的多维特征数据集中的时间序列异常数据进行读取，若存在时间序列异常数据，则对时间序列异常数据进行修复，获得修复后数据，执行S222；若不存在时间序列异常数据，执行S222； S222：对修复后数据或结构化的多维特征数据集进行读取，若修复后数据或结构化的多维特征数据集中存在非时间序列异常数据，则对非时间序列异常数据进行修复，获得待填充数据；若修复后数据不存在非时间序列异常数据，则将修复后数据作为待填充数据； 其中，对时间序列异常数据进行修复，获得修复后数据的子步骤如下： S2211：按照读取顺序为时间序列异常数据中的每个子时间序列异常数据生成第一修复序列，第一修复序列按照读取顺序由先至后的顺序依次递增； S2212：将第一修复序列最小的子时间序列异常数据作为第一当前修复数据，对第一当前修复数据进行修复，获得第一子修复后数据，执行S2213； S2213：利用子时间序列异常数据的总个数对第一当前修复数据的第一修复序列进行判断，若子时间序列异常数据的总个数大于第一当前修复数据的第一修复序列，则剔除第一当前修复数据的第一修复序列后，执行S2212；若子时间序列异常数据的总个数等于第一当前修复数据的第一修复序列，则剔除第一当前修复数据的第一修复序列，并将所有的第一子修复后数据均作为修复后数据，执行S222； 其中，对第一当前修复数据进行修复，获得第一子修复后数据的子步骤如下： R1：以第一当前修复数据的采集时间为起始时间，向前推移一个间隔时间，获得前趋势区间，以第一当前修复数据的采集时间为起始时间，向后推移一个间隔时间，获得后趋势区间； R2：获取前趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数，以及后趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数，并比较前趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数和后趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数，若前趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数大于后趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数，则将前趋势区间中的子时间序列有效数据均作为第一修复参考数据；若前趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数小于后趋势区间中的子时间序列有效数据的总个数，则将后趋势区间中的子时间序列有效数据均作为第一修复参考数据； R3：对第一修复参考数据进行分析计算，获得第一子修复后数据。

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