买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种滑坡位移预测方法、装置及相关组件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：CN116306277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310244147.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种滑坡位移预测方法、装置及相关组件是由葛琦;李裕成;吕庆;仉文岗;杨平;孙红月设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑坡位移预测方法、装置及相关组件在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滑坡位移预测方法、装置及相关组件，涉及地质灾害预防领域。该方法包括获取趋势项位移、周期项位移数据；并将变形影响因素数据与周期项位移数据组合，构建得到周期项位移预测数据集；并输入滑坡多源数据生成式增扩网络模型进行数据增强，并基于数据增强后的周期项位移预测数据集，在判别器中获取最大均值差异MMD，若最大均值差异MMD的计算结果符合判断条件，得到目标周期项位移预测数据集；并输入GRU多变量时序模型，得到周期项位移预测结果；将趋势项位移数据输入GRU单变量时序模型，得到趋势项位移预测结果，得到累计位移预测结果并输出。该方法可以解决小样本条件下基于神经网络的滑坡位移预测模型建模困难的实际工程问题。

本发明授权一种滑坡位移预测方法、装置及相关组件在权利要求书中公布了：1.一种滑坡位移预测方法，其特征在于，包括： 获取原始累计位移监测数据，并利用时间序列谱分析法对所述原始累计位移监测数据进行分解，得到趋势项位移数据和周期项位移数据； 获取变形影响因素数据，并将所述变形影响因素数据与所述周期项位移数据组合，构建得到周期项位移预测数据集； 将所述周期项位移预测数据集输入至预训练的滑坡多源数据生成式增扩网络模型进行数据增强处理，在生成器中得到数据增强后的周期项位移预测数据集； 基于所述数据增强后的周期项位移预测数据集，在判别器中获取最大均值差异MMD，并基于所述最大均值差异MMD进行判断，若所述最大均值差异MMD的计算结果符合判断条件，得到目标周期项位移预测数据集，若所述最大均值差异MMD的计算结果不符合判断条件，则根据特征匹配损失和优化对抗损失优化滑坡多源数据生成式增扩网络模型，其中，最大均值差异MMD按下式进行计算： 其中，为真实数据的概率密度函数，为生成数据在概率密度函数，表示真实数据概率分布的期望，表示生成数据概率分布的期望； 将所述目标周期项位移预测数据集输入至预搭建的GRU多变量时序模型，得到周期项位移预测结果； 将所述趋势项位移数据输入至预搭建的GRU单变量时序模型，得到趋势项位移预测结果； 叠加所述趋势项位移预测结果和周期项位移预测结果，得到累计位移预测结果并输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京林业大学，其通讯地址为：210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。