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龍圖騰網恭喜昆明理工大學;中鐵二院昆明勘察設計研究院有限責任公司申請的專利一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測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：CN119557808B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411711858.9，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測方法及系統是由丁祖德;王暢羽;李貴民;郭永發;朱澤坤;丁文云;楊進京;劉正初設計研發完成，并于2024-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及地表沉降預測技術領域，特別是一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測方法及系統，首先，利用ATD模型將地表沉降時間序列分解為兩個子序列特征：施工引起的地表沉降和隨機因素引起的地表沉降。其次，引入四種基于無監督學習的ML算法和五種DL算法來預測這兩個子序列。然后，將子序列的預測結果進行線性組合，以獲得地表沉降的預測值。本發明實施ATD模型后，每種ML和DL算法的有效性均顯著提高。平均1?R2降低了32.62%，而均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）分別平均降低了19.91%、23.37%和16.44%。為分析模型誤差出現的頻率，引入了臨界誤差值。結果表明，利用ATD模型可以顯著降低ML和DL在地表沉降預測中的預測誤差。

本發明授權一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降預測方法，其特征在于：包括以下具體步驟：S1、數據收集及預處理：收集并處理監測區域內的原始地表沉降數據并構建原始數據集；S2、基于ARMA模型構建ATD模型：將地表沉降時間序列分解為兩個子特征，用于增強機器學習和深度學習算法對非線性地表沉降數據的學習能力；S3、利用無監督學習構建對應網絡，以識別隱藏的模式和內在結構；S4、利用機器學習算法及深度學習算法對S3中構建的網絡，獨立的用于預測子特征序列；S5、將S4中獲得的子特征序列的預測結果以線性方式組合以預測地表沉降；步驟S2中構建ATD模型包括以下步驟：S21、平穩性驗證：計算自相關和偏相關系數，以確保時間序列滿足ARMA模型的平滑度要求；S22、根據頻率和強度將時間序列分解為構成成分不同部分：和；S23、將上述兩個部分按其比例隨機分為訓練集和測試集，用于模型訓練；S24、對模型性能進行驗證；基于此，可應用ARMA模型將地表沉降時間序列分解為兩個部分：1）是一系列施工引起的低頻沉降時間序列歷史值；2）為一系列隨機因素引起的沉降時間序列白噪聲值，故可將ARMA模型表達式改寫為： ；為簡化模型復雜度，提出p=q，此外，基于MA模型的假設，建議白噪聲項的平均和設為0，即： ；若共有n個樣本，則自t=0時刻至t=n時刻的和，可分別構成兩個時間序列及： ；其中，是一個具有周期性和均值為c的強隨機時間序列，是一個周期性較弱且更線性的時間序列。

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昆明理工大學;中鐵二院昆明勘察設計研究院有限責任公司，其通訊地址為：650500 云南省昆明市呈貢區景明南路727號昆明理工大學；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”。