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龙图腾网获悉四川省六零六地质勘查有限公司申请的专利一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法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：CN120338281B 。

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：202510483171.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法是由王永峰;党超;陈伟姚;朱伟设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法，包括如下步骤：S1、获取地质环境数据并预处理；S2、构建并训练图卷积神经网络与多层感知机集成的异构模型；S3、结合残差连接与注意力机制增强模型特征识别能力，并通过交叉熵损失函数优化模型参数；S4、采用交叉验证评估异构模型，计算精度、均方误差和置信度，并动态分配集成权重；S5、按集成权重加权融合模型输出，引入贝叶斯不确定性估计生成风险分布概率图；S6、量化隐患点风险等级，映射为二维空间分布图并可视化；S7、筛选风险等级高于阈值的隐患点，输出预测结果。本发明通过集成神经网络和深度融合技术，提供了一种高精度、可靠的地质灾害隐患点预测方法。

本发明授权一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络集成的地质灾害隐患点分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取目标区域的地质环境数据，并进行预处理； S2、基于预处理后的地质环境数据，构建并训练异构模型，所述异构模型是由图卷积神经网络和多层感知机网络集成得到； S3、结合残差连接与注意力机制增强异构模型对地质灾害诱因特征的识别能力，并采用交叉熵损失函数进行反向传播优化模型参数； S4、采用交叉验证方法对异构模型进行评估，计算模型在隐患点识别任务中的平均精度、均方误差与预测置信度指标，并根据评估结果动态分配集成权重； S5、将异构模型的输出结果按集成权重进行加权融合，并构建集成预测函数，深度融合引入贝叶斯不确定性估计对风险等级进行概率建模，生成地质灾害隐患点的风险分布概率图； S6、对隐患点风险等级进行量化，将集成预测结果映射为二维空间分布图，并进行地质灾害隐患点的空间可视化展示； S7、对二维空间分布图中的隐患点进行概率阈值筛选，提取隐患等级高于预设风险阈值的地理位置作为最终预测结果，并输出对应隐患等级标签。

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