[发明专利]一种基于机器学习的地面沉降趋势预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210673737.4 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN115077474A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 杨魁;张晓;梁军;孙培周;王晓烨 | 申请（专利权）人： | 天津华北地质勘查总院 |
| 主分类号： | G01C5/00 | 分类号： | G01C5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 王宁宁 |
| 地址： | 300170 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的地面沉降趋势预测方法及系统，方法包括，首先获取时间连续、空间离散的时序InSAR的监测数据，通过克里金插值法等数据预处理得到时空均连续、时间等间距的地面沉降InSAR数据，随后采用CNN的卷积层提取时空形变场数据的特征并降低噪声点对预测结果的影响；通过池化层对卷积层输出的特征图进行最大池化处理，降采样来缩减特征维度，减少LSTM计算时间。然后针对像素单元，基于改正后的历史时序观测数据构建基于LSTM的机器学习预测模型，采用先验知识、迭代模型训练确定最优的模型参数组合方案，对模型进行训练和测试后，开展地面沉降的年度高精度、高效率预测，为地面沉降防治方案制定提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 地面沉降 趋势 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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