[发明专利]一种地面沉降预测方法、计算设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种地面沉降预测方法，其特征在于，包括：

获取用于表示地表情况的多源数据，所述多源数据包括预处理的地面沉降数据以及地面相关数据，所述地面相关数据包括土壤质量数据、数字高程数据、建筑高度数据和不透水表面数据中的至少一项；

将所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据进行归一化处理；

根据所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据的归一化处理的结果生成模型输入数据；

将所述模型输入数据输入TCN模型，得到地面沉降预测数据。

2.根据权利要求1所述的地面沉降预测方法，其特征在于，所述根据所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据的归一化处理的结果生成模型输入数据包括：

将所述地面相关数据的归一化处理的结果与所述预处理的地面沉降数据的归一化处理的结果进行拼接，以生成数据向量；

根据所述数据向量生成所述模型输入数据。

3.根据权利要求2所述的地面沉降预测方法，其特征在于，所述数据向量的生成方法包括：

以预设时间间隔，按照时间序列的顺序采样所述地面相关数据的归一化处理的结果，和，采样所述预处理的地面沉降数据的归一化处理的结果；

将所述地面相关数据的采样结果与所述预处理的地面沉降数据的采样结果拼接形成所述数据向量。

4.根据权利要求3所述的地面沉降预测方法，其特征在于，还包括：

获取土地利用分类数据和地面多个采集点的地面沉降数据；

根据所述土地利用分类数据将多个所述地面沉降数据进行分类，以得到所述预处理的地面沉降数据，其中，所述预处理的地面沉降数据包括多个土地类型相同的地面沉降数据；

所述数据向量的生成方法还包括：

将所述预处理的地面沉降数据的各个采样结果分别与所述地面相关数据的采样结果拼接形成多个所述数据向量；

所述模型输入数据包括由各个所述数据向量构成的数据矩阵。

5.根据权利要求1所述的地面沉降预测方法，其特征在于，所述将所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据进行归一化处理包括：

将所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据均取最大值和最小值；

通过max-min算法对所述最大值和所述最小值进行线性变换，其中，所述地面相关数据和所述预处理的地面沉降数据的线性变换的结果均处于0-1的区间。

6.根据权利要求1-5任一项所述的地面沉降预测方法，其特征在于，将所述模型输入数据输入TCN模型，得到地面沉降预测数据包括：

通过所述TCN模型将所述模型输入数据进行两次残差处理得到第一部分输出，以及将所述模型输入数据进行一维卷积操作得到第二部分输出；

将所述第一部分输出与所述第二部分输出相加，得到所述地面沉降预测数据。

7.根据权利要求6所述的地面沉降预测方法，其特征在于，所述残差处理的处理过程包括：

将所述模型输入数据依次进行基于一维膨胀卷积层的卷积处理、权值归一化处理、基于激活函数的非线性化处理和基于dropout层的正则化处理。

8.根据权利要求1-5任一项所述的地面沉降预测方法，其特征在于，所述TCN模型的训练方法包括：

获取训练数据；

根据所述训练数据对初始TCN模型进行训练，获得训练结果；

计算所述训练结果与实际沉降位移之间的均方根误差；

根据所述均方根误差更新初始TCN模型的参数，直至模型收敛。

9.一种计算设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-8中任一项所述的地面沉降预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的地面沉降预测方法。