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龙图腾网获悉贵州大学;贵州省地质矿产勘查开发局111地质大队申请的专利边坡稳定性概率预测方法、系统及边坡稳定性概率回归模型构建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：CN120105931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510586921.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权边坡稳定性概率预测方法、系统及边坡稳定性概率回归模型构建系统是由王宏;秦龙;曹振东;谢朝贵;邵如意;翟龙象;干飞设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本边坡稳定性概率预测方法、系统及边坡稳定性概率回归模型构建系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边坡稳定性概率预测方法、系统及边坡稳定性概率回归模型构建系统。包括：首先，收集多份边坡监测数据作为样本构建起数据集。然后，联合LightGBM模型和GAMLSS模型构建起的概率回归模型，通过数据集对概率回归模型进行训练，并融入优化算法对概率回归模型进行超参数优化，获得最优的概率回归模型参数。构建起的概率回归模型联合LightGBM模型和GAMLSS模型构建起的概率回归模型，在确保边坡稳定性预测精度的前提下，准确量化边坡稳定性中涵盖的任意不确定性，提高边坡稳定性评价准确性。通过采用优化算法优化概率回归模型的参数，进一步提高概率回归模型的预测精度和可靠性，提高边坡稳定性评价准确性，以为边坡防治设计及风险管理提供丰富决策信息。

本发明授权边坡稳定性概率预测方法、系统及边坡稳定性概率回归模型构建系统在权利要求书中公布了：1.一种边坡稳定性概率预测方法，其特征在于，包括： 获取多份边坡监测数据构建起数据集，边坡监测数据包括容重、粘聚力、内摩擦角、坡角、坡高、孔隙压力比； 通过所述数据集对联合LightGBM模型和GAMLSS模型构建起的概率回归模型进行训练，并采用优化算法对所述概率回归模型的模型参数进行优化； 利用GAMLSS模型是对目标变量的分布进行建模，具体表达式如下： ； 其中，为目标变量的分布，为分布参数，对于每个分布参数通过加性模型进行建模，并使用LightGBM模型替代GAMLSS模型中的加性模型，利用LightGBM模型的梯度提升树拟合每个分布参数与预测因子之间的已知函数，具体表达式如下： ； 为LightGBM模型； 构建起的概率回归模型采用的混合分布描述边坡稳定性系数，具体表达式如下： ； 其中，为观测值的混合分布，为第m个子分布，每个子分布都有自己的参数和权重，； 获取待预测边坡的边坡监测数据，并通过概率回归模型预测所述待预测边坡的边坡稳定性概率； 采用SHAP方法对所述边坡稳定性概率进行可解释性分析，以量化不同因素对边坡稳定性的贡献度。

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;贵州省地质矿产勘查开发局111地质大队，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；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”。

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