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龍圖騰網恭喜四川省自然資源勘察設計集團有限公司申請的專利地災高風險區滑坡協同監測預警方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119445806B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510033137.5，技術領域涉及：G08B31/00；該發明授權地災高風險區滑坡協同監測預警方法及系統是由覃浩坤;王文斌;周洪生;羅威;李道凌;郭健;周華健;許洋;王韶軍設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本地災高風險區滑坡協同監測預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了地災高風險區滑坡協同監測預警方法及系統，應用于及智能監測預警技術領域，方法包括：獲取目標滑坡的滑坡表面數據和滑坡地質結構數據；設置多個監測設備；獲取滑坡運動類型數據和滑坡變形類型數據；獲取預測位移數據；計算第一修正權重，并修正第一修正權重形成第二修正權重；更新第二神經網絡模型；根據更新后的第二神經網絡模型輸出的預測位移數據判斷目標滑坡是否安全。本發明對不同的滑坡運動類型和滑坡變形類型的分析，并將分析后的結果應用在神經網絡模型的更新過程中，有效的提高了模型預測的精度，提高了迭代效率，使得在各種突發狀況后，都可以將預測模型及時的更新到最新狀態，有效提高了安全性和適用性。

本發明授權地災高風險區滑坡協同監測預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.地災高風險區滑坡協同監測預警方法，其特征在于，包括：獲取目標滑坡的滑坡表面數據和滑坡地質結構數據；所述滑坡表面數據通過天基衛星觀測、無人機觀測和地表三維激光觀測中的至少一種獲取；所述滑坡地質結構數據通過地球物理勘探方法獲取；根據所述滑坡表面數據和所述滑坡地質結構數據為所述目標滑坡設置多個監測設備，并將所述監測設備根據相對所述目標滑坡的位置劃分為前緣設備、中段設備和后緣設備；將當前時刻的監測數據輸入預設的第一神經網絡模型，并獲取所述第一神經網絡模型輸出的滑坡運動類型數據和滑坡變形類型數據；所述監測數據包括前緣監測數據、中段監測數據和后緣監測數據；所述前緣監測數據為所述前緣設備監測到的位移數據，所述中段監測數據為所述中段設備監測到的位移數據，所述后緣監測數據為所述后緣設備監測到的位移數據；將當前時刻的所述監測數據輸入預設的第二神經網絡模型中，并獲取所述第二神經網絡模型輸出的位移數據作為預測位移數據；通過所述預測位移數據和下一時刻的所述監測數據的差異計算第一修正權重，并根據所述滑坡變形類型數據和所述滑坡運動類型數據修正所述第一修正權重形成第二修正權重；根據所述第一修正權重和所述第二修正權重更新所述第二神經網絡模型，并重復獲取所述監測數據更新所述第二神經網絡模型；根據更新后的所述第二神經網絡模型輸出的所述預測位移數據判斷所述目標滑坡是否安全；第一修正權重和第二修正權重的計算包括：通過損失函數計算出所述預測位移數據和下一時刻的所述監測數據的差異作為損失值；通過所述損失值反向傳播計算所述第二神經網絡模型中各層的梯度，并通過所述梯度計算所述第二神經網絡模型的權重作為所述第一修正權重；獲取所述滑坡變形類型數據對應的前緣監測數據、中段監測數據和后緣監測數據的權重作為變形權重，并獲取所述滑坡運動類型數據對應的前緣監測數據、中段監測數據和后緣監測數據的權重作為運動權重；將所述變形權重和所述運動權重乘以所述第一修正權重中對應輸入層到隱含層的第一修正權重形成所述第二修正權重；根據所述第一修正權重和所述第二修正權重更新所述第二神經網絡模型包括：將所述第二神經網絡模型中的輸入層到隱含層的權重更新為對應的所述第二修正權重，并將第二神經網絡模型中的非輸入層到隱含層的權重更新為對應的所述第一修正權重。

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