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龙图腾网获悉苏州科技大学申请的专利基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合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：CN120218160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510266970.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法是由连达军设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，S1.获取地表沉降测量数据集；S2.对地表沉降测量数据集进行预处理；S3.生成地表沉降测量数据特征矩阵；S4.构建用于地表沉降测量数据拟合的径向基函数神经网络模型；S5.采用阿尔法进化算法对初始地表沉降测量数据拟合函数的参数进行优化；S6.采用优化的地表沉降测量数据拟合函数对输入的地表沉降测量数据进行预测。本发明有效提高了地表沉降测量数据拟合的计算效率、非线性表达能力及全局优化能力，能够广泛应用于地表沉降监测、基础设施安全评估和矿区塌陷预测多个场景。

本发明授权基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取地表沉降测量数据集； S2.对地表沉降测量数据集进行预处理，得到标准化地表沉降测量数据集； S3.对标准化地表沉降测量数据进行时序分析，生成地表沉降测量数据特征矩阵； S4.构建用于地表沉降测量数据拟合的径向基函数神经网络模型，并对径向基函数神经网络模型进行参数初始化，得到初始地表沉降测量数据拟合函数； S5.采用阿尔法进化算法对初始地表沉降测量数据拟合函数的参数进行优化，得到优化后的地表沉降测量数据拟合函数； S6.采用优化的地表沉降测量数据拟合函数对输入的地表沉降测量数据进行预测，输出地表沉降趋势拟合曲线，并计算拟合误差、趋势变化速率、预测置信区间指标； 所述S4包括以下步骤： S41.构建用于地表沉降测量数据拟合的径向基函数神经网络模型，设定径向基函数神经网络模型的输入层，输入层接收地表沉降测量数据特征矩阵作为输入，设输入层神经元个数为d，则输入层神经元表示为： ； 其中，X为输入神经元向量，表示地表沉降测量数据的特征变量，d=4对应速率特征、加速度特征、非线性趋势特征和周期性特征的维度； S42.设定径向基函数神经网络模型的隐含层，隐含层采用高斯径向基函数作为激活函数： ； 其中，为第j个隐含层神经元的输出，X为输入神经元向量，为第j个中心向量，为第j个径向基函数的尺度参数，控制神经元的响应范围，表示输入神经元与中心向量的欧式距离，隐含层神经元的总数设为m，隐含层输出向量表示为： ； S44.设定径向基函数神经网络模型的输出层，输出层用于计算地表沉降测量数据的拟合结果，并得到初始地表沉降测量数据拟合函数： ； 其中，y为地表沉降测量数据的拟合输出，W为隐含层到输出层的权重矩阵，b为输出层的偏置项，表示第i个测量点的拟合地表沉降高度值。

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