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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法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：CN114997040B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202210486789.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法是由閆龍;許曉逸;徐衛亞;陳世壯;王海江設計研發完成，并于2022-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法，基于數值模擬模型，結合目標滑坡區域現場監測采集的數據來反演數值模擬中所需要使用的，通過構建滑坡模擬參數反演模型獲得目標滑坡區域的預設滑坡模擬參數類型組的數據，并且使用改進的支持向量回歸方法對滑坡模擬參數反演模型的待優化參數進行優化，同時加入以現場采集數據為約束的外部條件，能夠綜合考慮目標滑坡區域多方因素對預設滑坡模擬參數類型組的數據的影響，使得預設滑坡模擬參數類型組的數據更加符合實際情況，并且解決了支持向量回歸參數不好確定的問題，通過優化待優化參數不斷減小支持向量回歸預測誤差，不僅對巖土參數反演有指導意義，在算法優化發明也有一定研究意義。

本發明授權一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進支持向量回歸的滑坡模擬參數反演方法，其特征在于：針對目標滑坡區域，執行以下步驟，構建目標滑坡區域的滑坡模擬參數反演模型，獲得目標滑坡區域預設滑坡模擬參數類型組的數據：步驟A：針對目標滑坡區域，基于正交數值模擬方法獲得以預設滑坡模擬參數類型組的數據為輸入、目標滑坡區域在預設時長段內的位移數據為輸出的滑坡數值模型；步驟B：基于目標滑坡區域中各預設位置的監測點，對預設時長段以預設時間步長進行劃分獲得各時間段，基于滑坡數值模型,獲得在各時間段下預設滑坡模擬參數類型組對應的不同數據、以及不同數據分別對應各監測點的位移數據作為訓練集，采集在各時間段下目標滑坡區域預設滑坡模擬參數類型組的數據、以及對應各監測點的位移數據作為測試集；步驟C：針對在預設時長段內的訓練集與測試集，以一時間段下各監測點的位移數據為輸入，該時間段下該各監測點位移數據對應的預設滑坡模擬參數類型組的數據為輸出，通過改進的支持向量回歸方法構建滑坡模擬參數反演模型，獲得目標滑坡區域預設滑坡模擬參數類型組的數據；預設滑坡模擬參數類型組包括粘聚力c與摩擦角步驟C中，所述改進的支持向量回歸方法通過以下步驟C1至步驟C3，對滑坡模擬參數反演模型的待優化參數進行優化，通過優化得到的待優化參數構建滑坡模擬參數反演模型：步驟C1：將滑坡模擬參數反演模型的待優化參數設置為種群個體，隨機生成待優化參數構成的獵物矩陣Prey，Prey為n×d的矩陣，n為種群數量，d為種群維度即待優化參數數量；基于獵物矩陣Prey中的各種群個體，建立各種群個體分別對應的滑坡模擬參數反演模型，以滑坡模擬參數反演模型的誤差函數為適應度函數，保留適應度函數值最小對應的種群個體，并將該種群個體復制n次構成捕食者矩陣Elite，捕食者矩陣Elite與獵物矩陣Prey維度相同；步驟C2：基于獵物矩陣Prey、捕食者矩陣Elite，針對訓練集與測試集，結合預設迭代次數M，迭代執行以下過程，迭代更新捕食者矩陣Elite，最終輸出捕食者矩陣Elite：更新獵物矩陣Prey，基于獵物矩陣Prey中的各種群個體，建立各種群個體分別對應的滑坡模擬參數反演模型，以滑坡模擬參數反演模型的誤差函數為適應度函數，將適應度函數值最小對應的獵物矩陣種群個體與捕食者矩陣中相同位置種群個體對應的適應度函數值進行對比，若獵物矩陣種群個體對應的適應度函數值優于捕食者矩陣種群個體對應的適應度函數值，則將獵物矩陣種群個體替換該捕食者矩陣種群個體，更新捕食者矩陣Elite，進入下一次迭代，重復步驟C2；若獵物矩陣種群個體對應的適應度函數值不優于捕食者矩陣種群個體對應的適應度函數值，則捕食者矩陣Elite保持不變進入下一次迭代，重復步驟C2；步驟C3：針對步驟C2得到的捕食者矩陣Elite，對捕食者矩陣Elite中的各種群個體進行篩選，得到一個種群個體，即為優化得到的待優化參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河海大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區佛城西路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。