第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2025
省赛
课外学术科技作品竞赛（主体赛）
二等奖
未转化
否
为提高地铁建设引发的周边沉降预测精度，本研究深入分析地面沉降数据的时空特性，考虑天气因素，引入人工智能方法，基于时序聚类算法、图卷积神经网络和门控循环单元神经网络等提出一种用于地面沉降预测的深度时序图卷积模型。所提预测模型大幅度提高了在建地铁周边地面沉降预测精度，能够准确且实时地获得研究区域内各位置处的未来地面沉降数据，便于管理人员制定预警和管控策略，进而确保地铁工程建设安全。 指导教师第一学生第二参与发表EI（中文卓越期刊）论文一篇，以学生参与申请的发明专利一项，取得应用证明三项。
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