国网宁夏电力有限公司;国网宁夏电力有限公司超高压公司;中国电力科学研究院有限公司曹凯获国家专利权
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龙图腾网获悉国网宁夏电力有限公司;国网宁夏电力有限公司超高压公司;中国电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法及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:CN118982107B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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:202411040920.6,技术领域涉及:G06Q10/04;该发明授权一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法及系统是由曹凯;卢渊;刘世涛;贺志华;庞小龙;马玉慧;张维;任大江;王龙;贺雷;丁士君;石增利;马山青;白陆;潘伟峰设计研发完成,并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法,属于地质灾害监测预测领域。包括:利用静力水准仪采集地面沉降数据,采集所述静力水准仪所在位置的环境特征数据,基于所述地面沉降数据和所述环境特征数据建立数据集;建立深度森林模型并初始化模型超参数,利用WPA‑SA优化所述深度森林模型的超参数;初始化所述深度森林模型,利用所述数据集优化所述深度森林模型并存储;将所述深度森林模型部署至云端并利用容器技术封装模型;在沉降区建立监测与传感系统,定期监测地面沉降各项指标并进行数据传输,搭建端边云协同架构;基于云端设置的自动化流程,实时对各个监测点的数据进行预处理后输入所述深度森林模型进行批量预测。
本发明授权一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于群体智能优化算法的地面沉降预测方法,其特征在于,包括: 步骤S1,利用静力水准仪采集地面沉降数据,采集所述静力水准仪所在位置的环境特征数据,基于所述地面沉降数据和所述环境特征数据建立数据集;所述地面沉降数据包括经纬度、时间戳及沉降读数,所述环境特征数据包括日降雨量、地下水位、土壤类型;所述数据集中单个时间序列样本由经度、纬度、当前沉降值、时间特征、统计特征、滞后特征、环境特征数据构成,所述时间特征包括采集时刻所在的年、月、日,所述统计特征包括沉降平均值、沉降最大值和沉降最小值,所述滞后特征为前一天沉降值; 步骤S2,建立深度森林模型并初始化模型超参数,利用WPA-SA优化所述深度森林模型的超参数;所述深度森林模型采用均方误差MSE作为损失函数;所述超参数包括每个级联层中的森林数量、每个森林中的树木数量、每棵树的最大深度、树的基尼系数、每个级联层的最大层数、子采样比例、树的最小样本分割数、树的最小样本叶子数、树的最大特征数、完全随机森林的树木数量、完全随机森林的树的最大深度; 步骤S3,使用WPA-SA算法优化的超参数初始化所述深度森林模型,利用所述数据集优化所述深度森林模型并存储,具体包括: 步骤S31,基于所述数据集按比例随机划分出训练集、验证集和测试集; 步骤S32,将所述训练集中的样本数据输入到所述深度森林模型的第一层;其中,在所述深度森林模型的第一层,每个决策树独立处理所述样本数据,按照所述深度森林模型的训练规则对样本数据进行回归分析,生成所述样本数据的新特征、并将生成的新特征与所述样本数据的原始特征拼接,得到第1层新特征,传递至下一层; 步骤S33,所述深度森林模型的n+1层根据第n层生成的第n层新特征生成第n+1层新特征后,传递至n+2层,n≥1,形成特征逐层传递,同时,在计算出所述第n+1层新特征后,利用所述验证集计算目标函数值Y: ; ; ; ; 式中,、和分别表示、和这三个指标的权重; 利用目标函数值Y确定深度森林模型的层数,当新层的值小于上一层时,停止增加层数,转入步骤S34; 步骤S34,计算最后一层所有决策树输出值的平均值作为对未来地面沉降的预测结果; 步骤S4,将所述深度森林模型部署至云端并利用容器技术封装模型; 步骤S5,在沉降区建立监测与传感系统,所述监测与传感系统包括静力水准仪、GPS接收器、雨量计、地下水位计、数据采集器、数据传输设备、边缘计算设备、云端监控平台,定期监测地面沉降各项指标并进行数据传输,搭建端边云协同架构;基于云端设置的自动化流程,实时对各个监测点的数据进行预处理后输入所述深度森林模型进行批量预测; 步骤S6,对所述预测数据进行后处理,根据沉降量阈值设置预警等级对应的数据区间,整合预测数据、预警等级和地图,创建动态的监测仪表板,实现实时监控与预警; 步骤S7,定期基于历史A日内地面沉降数据与环境特征数据建立更新数据集,并且利用所述更新数据集重新训练所述深度森林模型,并且在所述云端监控平台进行模型更新。
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