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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种滑坡位移预测方法、系统、设备及存储介质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：CN120805105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511299426.6，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种滑坡位移预测方法、系统、设备及存储介质是由孙萍萍;姚东泽;李志忠;贾俊;甘小卉;刘港设计研发完成，并于2025-09-12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、系统、设备及存储介质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、系统、设备及存储介质，涉及地质灾害监测与预警技术领域，包括以下步骤：采集研究区的当前降雨事件；对当前降雨事件进行特征提取，得到诱发滑坡位移行为的多个降雨物理特征，降雨物理特征包括用于反映坡体入渗程度的第一特征、用于反映降雨时序的第二特征以及用于反映研究区历史的降雨和滑坡位移数据的第三特征；将多个降雨物理特征输入至预训练的回归模型，输出当前降雨事件导致的滑坡位移。本发明不依赖数据的周期性和趋势性，同时挖掘了滑坡位移诱发特征与滑坡位移行为之间的复杂关联关系，回归模型能够同时学习多个降雨物理特征，从而从有限数据中挖掘更多的信息，保持较高预测精度与可解释性。

本发明授权一种滑坡位移预测方法、系统、设备及存储介质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，包括以下步骤： 采集研究区的当前降雨事件；其中，所述降雨事件为研究区一天或连续多天的降雨量数据，且相邻的两次降雨事件之间未降雨的间歇期大于设定阈值； 对当前降雨事件进行特征提取，得到诱发滑坡位移行为的多个降雨物理特征，所述降雨物理特征包括用于反映坡体入渗程度的第一特征、用于反映降雨时序的第二特征以及用于反映研究区历史的降雨和滑坡位移数据的第三特征； 将多个降雨物理特征输入至预训练的回归模型，输出当前降雨事件导致的滑坡位移； 所述第一特征包括单次降雨事件总雨量、降雨持续时长、事件内最大雨量强度和有效降雨量，所述第二特征包括降雨事件索引，所述第三特征包括事件前5日平均雨量、事件前15日平均雨量、事件前30日平均雨量、事件前3日滑移量、事件前15日滑移量和事件前30日滑移量； 所述单次降雨事件总雨量为事件开始到结束期间累积雨量之和； 所述降雨持续时长为事件开始到结束的连续降雨时间； 所述事件内最大雨量强度为事件内取最大小时雨强； 所述有效降雨量为前N天逐日雨量P按指数衰减系数加权求和； 所述降雨事件索引为同一监测期内，对每次独立降雨事件按时间排序的编号； 所述事件前3日滑移量为在事件发生前过去3天的累计位移； 所述事件前15日滑移量为在事件发生前过去15天的累计位移； 所述事件前30日滑移量为在事件发生前过去30天的累计位移。

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