航天科工惯性技术有限公司刘天霸获国家专利权
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龙图腾网获悉航天科工惯性技术有限公司申请的专利基于GA-GM(1,1)幂模型的滑坡变形预测预报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：CN114386731B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202011135471.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于GA-GM(1,1)幂模型的滑坡变形预测预报方法是由刘天霸;吕刚;李阳春;黄鑫;王菲菲设计研发完成，并于2020-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于GA-GM(1,1)幂模型的滑坡变形预测预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GA‑GM1,1幂模型的滑坡变形预测预报方法，通过GA算法求解GM1,1幂模型幂指数α和序列长度m，进而求得GM1,1幂模型相关参数，如初始条件s1t0、发展系数a和灰作用量b等，解得滑坡发生时间t。本发明能保证求取的相关参数最优，进而确保最终预测预报的滑坡发生时间与实际滑坡发生时间相差较小，提高了地质灾害预测预报的准确性。
本发明授权基于GA-GM(1,1)幂模型的滑坡变形预测预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GA-GM1,1幂模型的滑坡变形预测预报方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1输入滑坡变形监测数据，对初始变形监测序列作一次累加生成新的变形监测序列； 步骤2确定幂值α和序列长度m取值范围； 步骤3设定GA算法相关参数的取值，包括种群大小、最大遗传代数、交叉概率、变异概率； 步骤4设定GA算法适应度函数，适应度函数综合考虑平均相对误差E和灰色模型精度指标后验差比C之和的影响； 步骤5利用GA算法迭代求解GM1,1幂模型，当适应度函数取得最小值或达到最大遗传代数时得到最优幂指数α、最优序列长度m以及发展系数a和灰作用量b； 步骤6依据最优序列m取值确定初始条件s1t0，将幂指数α、时间间隔Δt、发展系数a、灰作用量b和初始条件s1t0及t0带入下式，解得滑坡发生时间t，所述步骤1累加生成新的变形监测序列，方法如下： 设初始变形监测序列S0＝{s01,s02,...,s0n}，其中，n为变形监测序列长度； 则新的变形监测序列为： S1＝{s11,s12,...,s1n}，其中，
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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