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龙图腾网恭喜中电建铁路建设投资集团有限公司申请的专利基于神经网络的地表沉降的预测及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：CN119441741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510026388.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于神经网络的地表沉降的预测及预警方法是由张海库;温少鹏;曹玉新;孔锤钢设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的地表沉降的预测及预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于神经网络的地表沉降的预测及预警方法，涉及基坑沉降预测技术领域，包括：获取基坑以及基坑周边预设范围内土体的结构数据，同时，实时获取基坑中多个预设点位处的监测数据，汇总输出初始数据；选取与初始数据匹配的历史数据，输出历史参考数据结合预设分析模型对初始数据以及历史参考数据进行综合分析，输出实时分析结果；结合预设预测模型对初始数据和历史参考数据进行预测分析，输出预测分析结果，且结合实时分析结果在结果‑状态对照表中获取基坑结构的实时状态和预测状态，输出状态分析表并根据预设阈值条件进行预警判定。本发明可以实时对施工周期内基坑周围的地表沉降数据进行预测和风险预警，并及时采取对应的防范措施。

本发明授权基于神经网络的地表沉降的预测及预警方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的地表沉降的预测及预警方法，其特征在于，包括：步骤1：获取基坑以及基坑周边预设范围内土体的结构数据，同时，通过预设监测设备实时获取基坑中多个预设点位处的监测数据，汇总输出初始数据；步骤2：在历史数据库中选取得到与所述初始数据匹配的历史数据，输出历史参考数据；步骤3：结合预设分析模型对所述初始数据以及历史参考数据进行综合分析，输出实时分析结果；步骤4：结合预设预测模型对所述初始数据和历史参考数据进行预测分析，输出预测分析结果，且结合所述实时分析结果在结果-状态对照表中获取基坑结构的实时状态和预测状态，输出状态分析表并根据预设阈值条件进行预警判定；其中，步骤3中，包括：对所述初始数据进行特征提取，基于提取特征构建得到当前基坑特征集；基于所述当前基坑特征集，在所述历史参考数据中选取得到满足第一筛选条件的数据，并输出为对比数据；获取各所述对比数据与初始数据之间的对比度，并按照预设排序规则对所述对比数据进行排序和划分，得到多组不同对比范围的对比子数据；同时，对各所述对比数据进行特征提取，并基于提取特征构建得到对比特征集，且结合所述当前基坑特征集在模型数据库中选取得到满足用户数据分析需求的多种数据分析模型；按照预设组合规则将所述初始数据与各对比子数据进行组合，得到多种组合下的组合数据，并分别输入各所述数据分析模型中进行实时分析，并将每一所述组合数据下的多个数据分析模型的分析结果进行汇总，得到各所述组合数据下的多模型分析结果；对各所述组合数据下的多模型分析结果进行内容解析，得到解析数据，并利用预设曲线构建算法对所述解析数据进行曲线拟合和数据标注，得到与每一组合数据下的各数据分析模型对应的模型曲线-数据图；对每一组合数据下的各所述曲线-数据图进行时间对齐，将符合预设数据对比条件的各所述曲线-数据图进行对比分析和数据共识，得到每一组合数据下的多模型共识结果，并汇总得到实时分析结果。

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