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申请/专利权人：上海达华测绘科技有限公司
摘要：本申请提供一种吹填区沉降预测的方法及电子设备，该方法包括以下步骤：获取吹填区的历史沉降数据、预测工程量数据和预测气象数据；对所述历史沉降数据进行多项式拟合，获得沉降拟合多项式；将所述预测工程量数据和预测气象数据输入支持向量回归SVR模型，获得预测模型拟合残差；根据所述沉降拟合多项式和预测模型拟合残差，获得所述吹填区的预测沉降数据。本申请提供的方案，结合了多项式拟合与支持向量回归模型，可预测复杂的工程环境背景下的沉降问题。多项式拟合处理沉降数据的整体趋势，SVR模型补偿多项式拟合在细节上的不足，尤其在处理复杂工程环境和多变气象条件时表现出色。
主权项：1.一种吹填区沉降预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取吹填区的历史沉降数据、预测工程量数据和预测气象数据；其中，所述预测工程量数据是指预测的未来时间的工程量，所述预测气象数据是指预测的未来时间的气象数据；对所述历史沉降数据进行多项式拟合，获得沉降拟合多项式；根据所述历史沉降数据和沉降拟合多项式，确定历史沉降拟合结果；根据所述历史沉降数据和历史沉降拟合结果，确定历史多项式拟合残差；根据所述历史多项式拟合残差，采用支持向量回归SVR构建初始SVR模型；获取吹填区的历史工程量数据和历史气象数据；根据所述历史工程量数据和历史气象数据，通过交叉验证对所述初始SVR模型进行训练，获得SVR模型；将所述预测工程量数据和预测气象数据输入所述SVR模型，获得预测模型拟合残差；根据所述沉降拟合多项式和预测模型拟合残差，获得所述吹填区的预测沉降数据；其中，所述根据所述历史工程量数据和历史气象数据，通过交叉验证对所述初始SVR模型进行训练，获得SVR模型，包括：将所述历史工程量数据和历史气象数据拆分为训练集和测试集；使用所述训练集对所述初始SVR模型进行训练，获得训练后的SVR模型；将所述测试集输入所述练后的SVR模型，获得历史模型拟合残差；若所述历史多项式拟合残差和历史模型拟合残差的差异满足预设条件，则将训练后的SVR模型作为SVR模型。
全文数据：
权利要求：
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