云南师范大学黄绍金获国家专利权
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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利滑坡形变的预测方法及装置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:CN121831724B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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:202610275433.0,技术领域涉及:G01S7/41;该发明授权滑坡形变的预测方法及装置是由黄绍金;段平;李佳;郑智鹏;李培辉;余家文;杨克布设计研发完成,并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本滑坡形变的预测方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种滑坡形变的预测方法及装置,涉及滑坡形变检测领域,其中该方法包括:获取待预测区域及其至少一个相邻区域的InSAR沿视线向滑坡形变数据;将至少一个相邻区域的形变数据输入双层LSTM滑坡形变预测模型的第一层LSTM中,提取得到至少一个相邻区域的特征向量;将待预测区域的形变数据与待预测区域影响系数矩阵相乘得到第一矩阵,将至少一个相邻区域特征向量与至少一个相邻区域影响系数矩阵相乘得到第二矩阵;将第一矩阵和第二矩阵拼接得到拼接矩阵;将拼接矩阵输入双层LSTM模型的第二层LSTM中,得到滑坡形变最终预测结果。本发明可以通过结合待预测区域与至少一个相邻区域的形变相互关联性,精确地预测滑坡形变。
本发明授权滑坡形变的预测方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种滑坡形变的预测方法,其特征在于,包括: 获取待预测区域的合成孔径雷达干涉测量InSAR沿视线向滑坡形变数据,以及待预测区域的至少一个相邻区域的InSAR沿视线向滑坡形变数据; 将待预测区域的至少一个相邻区域的InSAR沿视线向滑坡形变数据输入双层长短记忆神经网络LSTM滑坡形变预测模型的第一层LSTM中,提取得到至少一个相邻区域的特征向量;所述第一层LSTM根据目标区域的至少一个相邻区域的InSAR沿视线向滑坡形变数据与至少一个相邻区域的特征向量的历史关系样本数据预测训练生成; 将待预测区域的InSAR沿视线向滑坡形变数据与待预测区域的影响系数矩阵相乘得到第一矩阵,将至少一个相邻区域的特征向量与至少一个相邻区域的影响系数矩阵相乘得到第二矩阵;将第一矩阵和第二矩阵拼接,得到待预测区域及其至少一个相邻区域的拼接矩阵;矩阵中的影响系数在模型训练过程中自学习求得,各区域的影响系数代表了该区域对滑坡形变预测结果的重要程度; 将所述拼接矩阵输入双层LSTM滑坡形变预测模型的第二层LSTM中,得到待预测区域滑坡形变的最终预测结果;所述第二层LSTM根据目标区域及其至少一个相邻区域的拼接矩阵与目标区域的最终滑坡形变预测结果的历史关系样本数据预测训练生成。
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