一种基于EEMD-WT-TimesNet的地表沉降预测方法技术

本发明专利技术提出一种基于EEMD‑WT‑TimesNet的地表沉降预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：通过三次样条插值法和局部加权散点平滑法对初始沉降序列进行数据预处理；步骤S2：采用集成经验模态分解方法将处理之后的沉降时序数据分解为波动项和趋势项，并对分解后的数据进行训练集和测试集划分；步骤S3：对沉降时序数据进行小波分析，取最大周期长度作为最佳回顾窗口长度，利用T imesNet算法进行模型权重寻优，构建预测模型；步骤S4：利用预测模型对测试集中各分量进行逐一预测，并对预测结果进行叠加处理，获得最终预测结果。本发明专利技术提出的一种多方法组合优化沉降预测模型能够有效捕捉非平稳时间序列周期规律，最大程度保留时序周期完整性并减少多周期混杂的干扰，提高了模型预测结果精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于沉降预测，具体涉及一种基于eemd-wt-timesnet的地表沉降预测方法。

技术介绍

1、地面沉降是地表或地下结构在特定时间内发生的垂直下降，常由地下水抽取、地下采矿、土壤压缩等人为或自然因素引起。沉降可能导致基础设施破坏、建筑物损坏等危害，对城市基础设施和土地利用造成潜在危害。因此，建立高精度的地面沉降预测模型，对国土规划和防灾减灾工作具有重要意义。

2、现有的地表沉降预测方法主要分为三类：基于物理机制的方法、基于数理统计的方法和基于机器学习的方法。由于地面沉降受到多种因素的影响，沉降时序数据呈现非平稳性，周期分布不明显。单一的预测方法难以完整捕捉数据的潜在周期性和波动性，无法满足长期准确预测需求，寻求高精度的组合优化预测算法已成为地表沉降预测的主要研究热点之一。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种基于eemd-wt-timesnet的地表沉降预测方法，旨在解决单一模型无法有效捕捉沉降时序数据的周期性和波动性问题，实现对地表沉降的精确预测，具体技术方案如下：

2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于EEMD-WT-TimesNet的地表沉降预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于EEMD-WT-TimesNet的地表沉降预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体是：对初始沉降时序数据依次进行三次样条插值、局部加权散点平滑和标准化处理,预处理后的沉降值为：

3.根据权利要求1所述的基于EEMD-WT-TimesNet的地表沉降预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体是：利用集成经验模态分解方法对预处理后的沉降时序数据分解为IMF分量和残差分量，将各IMF分量作为波动项，残差分量作为趋势项。

4.根据权利要求1所述的基...

【技术特征摘要】

1.一种基于eemd-wt-timesnet的地表沉降预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于eemd-wt-timesnet的地表沉降预测方法，其特征在于，所述步骤s1具体是：对初始沉降时序数据依次进行三次样条插值、局部加权散点平滑和标准化处理,预处理后的沉降值为：

3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁静，张震，孙何凌，魏路，康佳，柴龙飞，刘建奎，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：