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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统及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：CN121808289B 。

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：202610276893.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统及方法是由赵杰;王强;高炎设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统及方法，涉及边坡变形预测技术领域，包括：数据采集模块、时序处理模块、频域解析模块、变形预测模块和变形分配模块；数据采集模块等间隔布设监测点，划分基础时间窗口，计算各监测点相对基准监测点的变形量差值；时序处理模块拼接多源时序数据，生成多个交叉重叠的滑动窗口；频域解析模块输出有效频带分量与残差分量；变形预测模块利用深度学习模型输出大变形类别的变形量预测值；变形分配模块分配变形总量并选取最大值作为整体变形预测结果。本发明解决了现有技术数据维度单一、预测滞后等问题，实现了各监测点单点变形预测值与高边坡整体变形预测值的双重精准输出。

本发明授权一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域解析和深度学习的高边坡变形预测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于在高边坡表面沿边坡倾斜方向等间隔布设监测点，划定监测区间并划分基础时间窗口，以坡脚最下方监测点为基准监测点，采集其余监测点在各基础时间窗口内的边坡变形量与环境数据，并计算各监测点相对基准监测点的变形量差值； 时序处理模块，用于将其余监测点的边坡变形量、环境数据、变形量差值拼接成多源时序数据，按预设滑动窗口参数滑动截取，生成多个交叉重叠的滑动窗口； 频域解析模块，用于对各滑动窗口内的多源时序数据进行监测点聚类，得到小、中等、大变形类别，对小、中等变形类别数据予以剔除，仅对大变形类别内数据均值运算后频域解析，输出对应频带分量与残差分量，同时对大变形类别频带分量执行时序-频域特征匹配筛选，得到有效频带分量； 变形预测模块，用于将各滑动窗口对应的大变形类别有效频带分量与残差分量输入已训练完成的深度学习模型，预测大变形类别在下一个基础时间窗口的变形量预测值； 变形分配模块，用于对最近一个滑动窗口下大变形类别的边坡变形量预测值求和得到变形总量预测值，按大变形类别内各监测点与基准监测点的变形量差值分配变形总量，得到各监测点下一基础时间窗口的变形量预测值，并选取最大值作为高边坡整体变形预测结果。

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