中国矿业大学;苏州理工雷科传感技术有限公司孙晓燕获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学;苏州理工雷科传感技术有限公司申请的专利一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警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：CN116863653B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310918846.2，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警方法是由孙晓燕;黄建国;戴颖超;李浩设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警方法，属于灾害预警领域，对于预测部分：首先采用经验模态分解和自适应噪声的完全集合经验模态分解对滑坡位移量进行二次分解，根据不同分量特点设计基于长短期记忆网络、门控循环单元和spline模型的多模集成预测机制，设计各模型的更新准则，实现多步滚动预测；对于预警部分：首先利用分解去除预测值的噪声，将数据分别输入到拉依达准则+斋藤模型与局部离群因子准则+速度倒数法中分别进行判断，利用速度阈值法给出预警等级。采用本发明所公开的方法，可以在滑坡没有发生破坏之前，根据监测数据进行分析，从而对滑坡发生的时间进行预测，并给出预警等级，实现精准预警。
本发明授权一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模集成滚动预测的双判据联合滑坡预警方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：基于EMD与CEEMDAN二次分解降低原始滑坡序列的波动性； S2：基于样本熵值对二次分解后的分量进行重构，根据不同分量特点，选择对应的预测模型进行预测，通过滚动预测机制增加预测长度； S3：建立基于斜率变化与预测步长的模型更新机制； S4：利用EMD分解降低预测序列的波动性； S5：根据滚动预测结果，通过拉依达准则+斋藤模型和LOF准则+速度倒数法模型来对滑坡是否预警进行联合判别； S6：根据归一化切线角法确定四级预警中各预警等级对应的速度，给出预警等级。
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