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龙图腾网获悉山东建勘集团有限公司申请的专利一种建筑地面实时沉降监测装置及其使用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：CN120907506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511438279.6，技术领域涉及：G01C5/00；该发明授权一种建筑地面实时沉降监测装置及其使用方法是由孙会超;房华光;李万明;于江设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑地面实时沉降监测装置及其使用方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种建筑地面实时沉降监测装置及其使用方法，属于建筑结构安全监测领域。该监测装置包括：分层级传感器网络，用于开展多时间尺度的实时数据采集，全面获取建筑结构的变形数据及相关环境参数；数据处理分析模块，用于对采集数据进行实时处理与智能分析，以及时识别并分类建筑结构的异常变形特征；深度学习预测模块，通过构建多尺度时间序列预测模型，对建筑沉降的概率状态及其演化趋势进行定量预测；多因子分析模块，用于对环境因素、结构特性及异常演化过程进行耦合建模与综合分析，以识别关键影响因子及其作用机制；风险评估预警模块：基于预测与分析结果对建筑沉降风险进行分级评估，并生成相应的预警信息和决策支持方案。

本发明授权一种建筑地面实时沉降监测装置及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑地面实时沉降监测装置，其特征在于，包括以下模块： 分层级传感器网络，用于开展多时间尺度的实时数据采集，全面获取建筑结构的变形数据及相关环境参数； 数据处理分析模块，用于对采集数据进行实时处理与智能分析，以及时识别并分类建筑结构的异常变形特征； 深度学习预测模块，通过构建多尺度时间序列预测模型，对建筑沉降的概率状态及其演化趋势进行定量预测； 多因子分析模块，用于对环境因素、结构特性及异常演化过程进行耦合建模与综合分析，以识别关键影响因子及其作用机制； 风险评估预警模块：基于预测与分析结果对建筑沉降风险进行分级评估，并生成相应的预警信息和决策支持方案； 所述数据处理分析模块包括数据预处理单元、特征提取单元和异常检测单元，其中：数据预处理单元用于对原始传感器数据进行噪声滤除和信号增强处理，同时校正传感器漂移并抑制环境干扰；特征提取单元基于小波变换提取多频域特征，并结合主成分分析方法降低数据维度，从而提取能够表征建筑变形状态的关键特征参数；异常检测单元采用统计过程控制方法建立动态控制界限，通过与历史基准数据对比识别异常变形模式，当连续三个采样点超出控制界限时触发异常预警，并根据不同沉降发展阶段自动调整检测敏感度；所述深度学习预测模块采用长短期记忆神经网络与注意力机制相结合的混合架构，通过构建多层LSTM网络捕获沉降数据的时序依赖关系，注意力机制则用于自适应分配不同时间步长数据的权重，从而提高对关键时间节点的预测精度；所述深度学习预测模块包括数据归一化层、特征编码层、时序建模层以及输出解码层，其中：数据归一化层对输入的多维时序数据进行标准化处理，特征编码层将传感器数据转换为高维特征向量，时序建模层通过双向长短期记忆神经网络学习沉降演化的动态模式，输出解码层生成未来时间窗口内的沉降概率分布预测结果； 所述多因子分析模块包括环境因子影响评估单元、结构特性分析单元以及沉降机理识别单元，其中：所述环境因子影响评估单元用于量化分析多种环境因素对沉降的作用关系，并建立其响应函数和敏感性系数；所述结构特性分析单元通过结构力学建模与实测数据校正，评估建筑结构的力学状态和安全储备水平；所述沉降机理识别单元通过数据挖掘和模式识别分析沉降的时空演化特征，识别主导因素与触发条件，提取典型沉降模式并建立判别准则； 所述多因子分析模块还包括动态权重分配机制实现单元，用于根据沉降演化不同阶段自适应调整各影响因子的权重系数，其具体实现包括以下步骤： 通过实时计算各影响因子与沉降响应之间的协方差矩阵，动态评估因子的即时影响强度； 对最近72小时的因子与沉降关系进行实时统计，计算各因子的贡献度方差和稳定性指标； 通过计算各因子对沉降预测误差减少的边际贡献，实时更新因子重要性排序，并将排序前三位的因子权重提升20-30%，同时对排序后三位的因子权重进行相应降低，实现权重资源的动态重分配； 综合考虑预测精度、计算效率和模型稳定性三个目标，采用帕累托最优解集筛选最佳权重配置方案，确保在提高关键因子权重的同时不影响整体性能。

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