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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储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：CN119669789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411818807.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质是由彭大伟;魏瑞增;王磊;王中奥;饶章权;赵兵;周恩泽;汪皓;龚博;罗颖婷;毕明利;鄂盛龙;江俊飞;陈超;赖诗钰设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质，上述方法包括：首先获取滑坡形变数据，并进行归一化得到目标滑坡形变数据；随后根据目标滑坡形变数据进行变分模态分解，得到形变模态分量以及中心频率值；然后将所有中心频率值进行聚类，确定周期项形变数据；随后将目标滑坡形变数据输入至预设趋势形变预测模型，得到趋势形变预测量；将周期项形变数据，以及滑坡形变趋势影响因子数据输入至预设周期形变预测模型，得到周期形变预测量；最后计算趋势形变预测量与周期形变预测量之和，得到滑坡形变预测值。通过实施本发明，可以降低原始滑坡形变数据中的数据噪声，增强清晰度，继而提高形变预测结果的准确性。

本发明授权一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法，其特征在于，包括： 获取当前的滑坡形变数据，并对所述滑坡形变数据进行归一化，得到目标滑坡形变数据；其中，所述滑坡形变数据包括：滑坡累积形变数据以及滑坡形变趋势影响因子数据； 将所述目标滑坡形变数据进行希尔伯特变换，得到滑坡形变源信号，并对所述滑坡形变源信号进行变分模态分解，得到预设个数的形变模态分量以及各形变模态分量所对应的中心频率值； 将所有中心频率值进行聚类，将中心频率值最高的中心频率数据内各中心频率值所对应的形变模态分量作为周期项形变数据； 将所述目标滑坡形变数据输入至预设趋势形变预测模型，以使所述预设趋势形变预测模型根据所述目标滑坡形变数据，得到趋势形变预测量； 将所述周期项形变数据，以及所述滑坡形变趋势影响因子数据输入至预设周期形变预测模型，以使所述预设周期形变预测模型根据所述周期项形变数据以及所述滑坡形变趋势影响因子数据，得到周期形变预测量； 其中，所述预设周期形变预测模型的训练，包括： 将所有样本中心频率值进行聚类，得到中心频率值最高的第二样本中心频率，并将所述第二样本中心频率内各中心频率值所对应的样本形变模态分量作为样本周期项形变数据； 获取所述样本周期项形变数据对应的第二真实标签，并将带有第二真实标签的样本周期项形变数据输入至待训练的周期形变预测模型，以使所述待训练的周期形变模型根据所述样本周期项形变数据，预测得到第一周期形变预测量；其中，所述第二真实标签为所述样本周期项形变数据的实际周期形变量； 根据所述第一周期形变预测量以及所述实际周期形变量，计算得到第二损失函数值；判断所述第二损失函数值是否收敛；若是，则所述待训练的周期形变预测模型训练完成，得到所述预设周期形变预测模型；若否，根据第二粒子群优化算法对所述周期形变预测模型内的超参数进行优化后，继续对所述待训练的周期形变预测模型进行训练； 计算所述趋势形变预测量与所述周期形变预测量之和，得到滑坡形变预测值。

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