北京
国家知识产权局信息显示，中冶武勘工程技术有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的矿区沉降预测方法”的专利，公开号CN122615276A，申请日期为2026年6月。
专利摘要显示，本发明提供了一种基于深度学习的矿区沉降预测方法。所述预测方法具体包括以下步骤：S1.矿区GNSS沉降监测数据采集与预处理；S2.小波分解与去噪；S3.LSTM预测模型构建；S4.模型训练与优化；S5.模型精度评价与沉降预测；S6.小波重构，恢复真实沉降信号形态。本发明对采集的GNSS沉降监测数据逐层筛选、修正、净化，为后续深度学习模型训练、特征学习、精准预测与小波重构提供高质量的数据支撑，从源头降低预测误差，采用改进算法对LSTM超参数进行全局寻优，彻底摒弃人工调参的主观性与随机性，快速匹配最优模型参数组合，提升模型调参效率与适配度，能够高效满足各类矿区地表沉降精准预测、风险预判的作业需求。
天眼查资料显示，中冶武勘工程技术有限公司，成立于2002年，位于武汉市，是一家以从事土木工程建筑业为主的企业。企业注册资本100000万人民币。通过天眼查大数据分析，中冶武勘工程技术有限公司共对外投资了23家企业，参与招投标项目8381次，财产线索方面有商标信息43条，专利信息1466条，此外企业还拥有行政许可67个。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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