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龙图腾网获悉应急管理部国家自然灾害防治研究院申请的专利一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测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：CN120891539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511286129.8，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法是由章小龙;喻烟;高秉海;钱海涛设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震预测技术领域，具体涉及一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法，包括以下步骤：S1，数据采集：实时获取地震事件相关的原始数据；S2，数据预处理与多模态数据融合：对原始数据进行预处理，并对预处理后的原始数据进行融合为多模态数据；S3，空间插值：实现震中区域的地震动特征插值预测，输出空间频谱数据；S4，时序预测与物理信息优化：生成地震动时域预测序列，同时使用SVM模型修正误差；S5，实时推理与应急响应：在GPU架构下实现实时分钟级响应，输出三维地震动场数据；本发明，实现了三维地震动场的高精度、分钟级预测，显著提升了震后应急响应的效率与可靠性。

本发明授权一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据采集：实时获取地震事件相关的原始数据，包括震源信息、地震台站观测数据及场地数据； S2，数据预处理与多模态数据融合：对原始数据进行预处理，包括异常剔除、基线校正、时频转换，并对预处理后的原始数据进行融合为多模态数据； S3，空间插值：基于多模态数据，利用图神经网络模型实现震中区域的地震动特征插值预测，输出空间频谱数据；所述空间插值具体包括： S31，输入数据准备与预测节点定义：读取输出的多模态特征数据，包括台站观测的时频特征、节点位置、场地地质参数和震源信息，同时将预测区域划分为规则网格，定义每个网格点为待预测节点； S32，空间传播图构建：构建包括观测节点与预测节点的图结构，具体包括： 节点定义：节点包括观测节点与预测节点，其中，观测节点为实际观测台站位置，预测节点为插值预测的空间网格点； 边定义与构建：基于节点之间的物理传播路径，设定空间距离权重和传播距离权重； 传播图数据结构：图结构以PyTorchGeometric库的Data格式建立传播图数据结构； S33，节点特征初始化：为每个节点初始化特征向量，包括其空间位置、场地数据、地震波传播信息及频谱特征； S34，GNN模型设计与参数设置：采用图注意力网络作为GNN模型结构进行特征聚合与空间插值，模型参数设置为： 隐藏层数为3至5层； 每层隐藏单元数为64至128； 激活函数为ReLU； 优化器为Adam； 初始学习率为0.001； 损失函数采用均方误差损失函数； S35，模型训练与验证策略：将观测节点数据划分为训练集与验证集，在训练过程中每轮进行前向传播，通过验证集评估GNN模型表现，并采用EarlyStopping机制避免过拟合，其中，损失函数计算基于预测值与真实值的均方误差； S36，空间插值预测：利用训练完成的GNN模型对所有预测节点进行前向推理，输出每个网格点对应的振幅谱与相位谱作为空间插值预测的结果； S4，时序预测与物理信息优化：将空间频谱数据输入Transformer模型，生成地震动时域预测序列，并通过PINNs引入相位谱和等效群速度约束优化预测，同时使用SVM模型修正误差；所述时序预测与物理信息优化具体包括： S41，Transformer时序预测：基于空间插值预测的结果，构造振幅与相位的时序张量输入至Transformer模型，采用多尺度注意力机制和Encoder-Decoder结构，输出地震动时域预测序列； S42，PINNs物理约束优化：将输出的地震动时域预测序列，利用地震动相位谱与等效群速度的物理关系构建约束损失函数，对Transformer模型参数进行优化； S43，SVM误差修正：通过对比物理约束后的Transformer模型预测结果与台站真实观测数据，计算预测误差并训练SVM回归模型，利用训练好的SVM模型对Transformer模型预测的误差进行修正，输出修正后的地震动时域波形序列； S5，实时推理与应急响应：在GPU架构下实现实时分钟级响应，输出三维地震动场数据，并通过可视化平台用于震后应急响应。

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