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龙图腾网获悉浙江大学;中建一局集团建设发展有限公司申请的专利一种基于图神经网络的基坑变形预测与控制方法、装置、计算机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：CN119885330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411787638.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于图神经网络的基坑变形预测与控制方法、装置、计算机设备及存储介质是由刘卫未;聂艳侠;韩鞠;朱浩博;曾少翔设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的基坑变形预测与控制方法、装置、计算机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图神经网络的基坑变形预测与控制方法，涉及土建工程技术领域，包括，采用时空图注意力网络模型，利用图注意力机制捕捉钢支撑周围监测点之间的空间特征；将时空图注意力网络模型提取的空间特征输入门控循环单元，提取整个图的单一表示，并得到监测点变形预测值；基于变形预测值对墙体变形进行提前控制，本发明有益效果为：该发明利用时空图注意力网络分析并加权多个监测点之间的空间关系，通过区分各监测点附近支撑轴力的重要性，模型更准确地捕捉土体变形的空间异质性，从而显著提高基坑变形预测的准确性。

本发明授权一种基于图神经网络的基坑变形预测与控制方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的基坑变形预测与控制方法，其特征在于：包括， 采用时空图注意力网络模型，利用图注意力机制捕捉钢支撑周围监测点之间的空间特征； 将时空图注意力网络模型提取的空间特征输入门控循环单元，提取整个图的单一表示； 通过单个线性层计算注意力系数，并对其后使用LeakyReLU激活函数，重点关注节点对并考虑其变换后的空间特征，计算的结构如下， ij＝LeakyReLUa[hi′||hj′]； 其中，eij为注意力系数，a为可学习的参数向量，hi′为节点i的空间特征，hj′为节点j的空间特征； 注意力系数eij使用softmax函数进行归一化，以产生最终的注意力分数，计算如下， 其中，αij为注意力分数，eij为注意力系数，eik为是节点i与其相邻节点k之间的注意力系数； 通过多头注意力机制获得不同节点之间的注意力分数，注意力分数αij允许对邻近节点j的空间特征进行加权聚合，以更新每个节点的特征向量，最终在网络中实现每个节点的表示： i′＝∑j∈Niijj′ 其中，hi′为节点i的空间特征，αij为注意力分数，hj′为邻近节点j的空间特征， 对所有节点的空间特征进行聚合，获得整个图的单一表示h 其中，hG为整个图的单一表示，V为图中的节点集合，hi′为节点i的空间特征； 通过整个图的单一表示得到监测点变形预测值； 基于变形预测值对墙体变形进行提前控制。

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