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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利道路边坡稳定性预测方法、装置、存储介质及电子设备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：CN120296571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510779805.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权道路边坡稳定性预测方法、装置、存储介质及电子设备是由王志军;石小培设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路边坡稳定性预测方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供的道路边坡稳定性预测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：实时采集道路边坡多维度的环境参数，形成原始参数集；基于格兰杰因果检验算法，对所述原始参数集进行分析，确定各参数间的因果影响关系，构建参数因果网络，筛选出关键参数；通过动态时间规整算法，计算各所述关键参数在时间和空间维度上的相似性，生成时空关联矩阵；基于所述时空关联矩阵，对所述关键参数进行加权融合，得到融合参数；将所述融合参数输入预先训练好的边坡稳定性预测模型中，得到边坡稳定性的预测值；当所述预测值超过动态更新后的预警阈值时，输出边坡失稳预警信息。在本发明中，克服了当前道路边坡稳定性预测方法预测不准确以及数据冗余的缺陷。

本发明授权道路边坡稳定性预测方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种道路边坡稳定性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集道路边坡多维度的环境参数，形成原始参数集； 基于格兰杰因果检验算法，对所述原始参数集进行分析，确定各参数间的因果影响关系，构建参数因果网络，筛选出影响边坡稳定性的关键参数； 通过动态时间规整算法，计算各所述关键参数在时间和空间维度上的相似性，生成时空关联矩阵；包括：采用卷积神经网络提取所述关键参数在空间维度上的局部特征，并拼接为空间序列特征；采用长短期记忆网络捕捉所述关键参数在时间维度上的长期依赖特征，并拼接为时间序列特征；将所述时间序列特征映射为量子态，通过动态时间规整算法，结合量子并行计算多个时间规整路径，评估各时间规整路径的相似性，并筛选出最优匹配路径，得到时间维度相似性矩阵；基于预先构建的空间相似性评估模型，对所述空间序列特征进行分析，生成空间维度相似性矩阵；通过张量积运算，将所述时间维度相似性矩阵与空间维度相似性矩阵进行融合，得到所述时空关联矩阵； 基于所述时空关联矩阵，对所述关键参数进行加权融合，得到融合参数；对所述关键参数进行加权融合时，基于在时空关联矩阵上的关联程度赋予权重，并通过矩阵点乘运算生成融合参数； 将所述融合参数输入预先训练好的边坡稳定性预测模型中，得到边坡稳定性的预测值； 动态更新所述边坡稳定性预测模型的预警阈值，当所述预测值超过动态更新后的预警阈值时，输出边坡失稳预警信息。

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