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龙图腾网获悉四川省通川工程技术开发有限公司申请的专利一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法及系统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：CN121072360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511631553.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法及系统是由郭沉稳;王俊棋;穆箫;牟琦;邵江;刘天翔;袁泉;张楠;尚应奇;涂子涵;杨涛设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地质灾害监测预警技术领域，尤其涉及一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法及系统。该方法通过将物理信息神经网络与门控循环单元相结合，实现了数据驱动与物理约束的有机融合，通过物理信息神经网络将边坡力学控制方程及边界条件嵌入神经网络训练过程，在监测数据不足或存在噪声时，仍保持预测结果的物理合理性；同时，门控循环单元有效捕捉边坡位移在降雨、水位和施工等复杂工况下的非线性时序特征，提升对动态演化过程的建模能力。本发明不仅提高了边坡位移预测的精度与稳定性，还增强了模型在不同工况下的泛化能力与工程可解释性，实现了对边坡失稳风险的实时预警，为地质灾害防治提供更可靠的技术支撑。

本发明授权一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络与门控循环单元的边坡位移预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过多源数据采集建立目标边坡的监测数据矩阵，对监测数据矩阵进行预处理，并通过滑动窗口算法对预处理后的监测数据矩阵进行时序划分，得到多时序监测数据集； S2.构建门控循环单元模型，以多时序监测数据集为输入，进行位移时间趋势特征提取，得到边坡位移时序特征数据； S3.构建物理信息神经网络，以多时序监测数据集为输入，以边坡力学控制算法为物理约束，进行位移物理特征提取，得到边坡位移物理特征数据； S4.将边坡位移时序特征数据与边坡位移物理特征数据进行特征融合，并构建联合损失函数模型对特征融合进行协同优化，得到边坡位移预测结果； 步骤S4包括以下子步骤： S401.将边坡位移时序特征数据映射为物理信息神经网络中随时间变化的边界条件、外部载荷与材料参数； S402.将边坡位移时序特征数据中的位移增量作为矫正参数，对边坡位移物理特征数据进行数据校正； S403.构建包含物理残差、边界条件残差、数据拟合误差以及时序校正误差的联合损失函数，并调节门控循环单元模型参数、物理信息神经网络参数与联合损失函数权重系数，直至联合损失函数收敛，输出最终的边坡位移预测结果。

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