[发明专利]石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

基于多项式回归与深度学习融合提出MTLFnet网络，所述网络将时间序列的趋势刻画成一个自变量为时间索引的函数，用于获取多步时间趋势；

所述网络由一数据增强模块、n个周期性时间序列预测模块、和一不确定性时间序列预测模块组成；

周期性时间序列预测模块学习分解后的单时间序列；不确定性时间序列预测模块提取多时间序列间的空间依赖关系，将多项式回归预测出的不确定性时间序列时间特征和空间依赖关系融合得出对石窟寺岩体裂隙发育的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，

所述周期性时间序列预测模块由第一多项式回归模块、两个多层感知神经网络三部分组成；

所述不确定性时间序列预测模块包含第二多项式回归模块、空间卷积模块、拼接函数和MLP层；

所述周期性时间序列预测模块学习分解后的单时间序列；空间卷积模块提取多时间序列间的空间依赖关系，MLP层将多项式回归预测出的不确定性时间序列时间特征和空间依赖关系融合得出预测结果。

3.根据权利要求2所述的一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，

所述不确定性时间序列y使用L1趋势过滤将序列y分解成趋势项y_tr和随机项y_r；

将序列y所有时刻的趋势估计值合并为一趋势序列y_tr，将y_tr输入到第二多项式回归模块中，对不确定性时间序列的时间特征进行预测。

4.根据权利要求2所述的一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，

所述第一多项式回归模块用于捕捉时间序列随时间的变化，刻画时间索引index与时间序列的趋势项之间的函数关系，将未来的时间索引index输入到多项式中，一次生成单个序列的多步趋势

第一MLP和第二个MLP分别模拟时间序列的周期随机项变化规律最后一层的MLP将趋势周期和随机项融合成一个时间序列对n个周期性时间序列都做融合处理得到将输入到空间卷积模块中，学习空间变化

5.根据权利要求2所述的一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，

将不确定性时间序列的趋势预测结果与周期性时间序列预测到的空间变化相融合得到对石窟寺岩体裂隙发育的预测结果，根据的大小预判该位置的岩体的危险等级，是否处于失稳状态，若失稳可提前进行修补和抢险加固。

6.根据权利要求5所述的一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制方法，其特征在于，所述方法还包括：构建石窟寺岩体裂隙数据集，

所述数据集包括：时间、岩体裂隙宽度、石窟内温度、石窟内湿度、石窟霜/露点。

7.一种石窟寺岩体裂隙发育长期多步控制装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行权利要求1-6中的任一项所述的方法步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-6中的任一项所述的方法步骤。