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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于CEEMDAN-NBEATS的滑坡位移预测方法及装置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：CN115809710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211657100.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于CEEMDAN-NBEATS的滑坡位移预测方法及装置是由郑海青;崔书浩;孙晓云;张雨;王明明;邢卉设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CEEMDAN-NBEATS的滑坡位移预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请适用于滑坡位移数据预测技术领域，提供了一种基于CEEMDAN‑NBEATS的滑坡位移预测方法及装置。该方法包括：获取原始滑坡位移数据；基于CEEMDAN算法处理原始滑坡位移数据，获得滑坡位移时间序列；建立NBEATS模型，并基于滑坡位移时间序列优化NBEATS模型；基于NBEATS模型进行滑坡位移预测，得到预测结果；对NBEATS模型的预测结果进行反均值归一化处理，得到滑坡位移预测值。本申请能够通过少量数据实现快速预测，提高预测的精确度和稳定性。

本发明授权一种基于CEEMDAN-NBEATS的滑坡位移预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CEEMDAN-NBEATS的滑坡位移预测方法，其特征在于，包括： 获取原始滑坡位移数据； 基于CEEMDAN算法处理所述原始滑坡位移数据，获得滑坡位移时间序列； 建立NBEATS模型，并基于所述滑坡位移时间序列优化所述NBEATS模型； 基于优化后的所述NBEATS模型进行滑坡位移预测，得到预测结果； 对所述预测结果进行反均值归一化处理，得到滑坡位移预测值； 所述建立NBEATS模型，包括： 建立包括M个堆栈Stack的NBEATS模型；每个所述堆栈Stack包括N个基础结构块Block；每个所述基础结构块Block由第一部分和第二部分组成；所述第一部分是一个P层的全连接网络FC，用于生成基础膨胀系数；所述基础膨胀系数包括前向预测因子和反向预测因子；所述第二部分由前向基础层和后向基础层组成；所述前向基础层用于接收所述前向预测因子；所述后向基础层用于接收所述反向预测因子； 所述基于所述滑坡位移时间序列优化所述NBEATS模型，包括： 将所述滑坡位移时间序列进行均值归一化处理，并将所述滑坡位移时间序列的数据集分成训练集和测试集； 设置所述NBEATS模型的参数；所述NBEATS模型的参数包括预测时间长度和回溯时间长度；所述NBEATS模型的回溯时间长度设置为所述预测时间长度的k倍； 基于所述训练集和所述测试集以及Adam算法对所述NBEATS模型进行优化；其中，利用所述训练集对所述NBEATS模型进行训练，利用所述测试集对所述NBEATS模型进行参数优化； 所述基于优化后的所述NBEATS模型进行滑坡位移预测，得到预测结果，包括： 每个所述基础结构块Block输出的前向预测滑坡位移值，在对应的堆栈Stack聚合； 在对应的堆栈Stack聚合后，再在所述NBEATS模型进行全局聚合，输出预测结果；所述预测结果为所有基础结构块Block预测的总和。

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