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龙图腾网获悉西安中交公路岩土工程有限责任公司申请的专利基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121599498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610124280.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法系统是由单超;杨军海;尉学勇;蔡庆娥;沈守祥;杨小明;白艳;董小波;赵冬;祝建;张本涛;李小兵;文和鹏;张文成;程怡;王标;刘祥;苏斌;李宝田设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法系统，包括：获取目标公路沿线各边坡区域预处理后的多维数据和实时监测数据；获取灾害风险前兆表现值；获取灾害风险空间表现值；基于灾害风险前兆表现值和灾害风险空间表现值，确定灾害风险前兆时空间表现值；利用灾害风险前兆时空间表现值，以及监测点的三维坐标，获取灾害风险预测关注度；根据灾害风险预测关注度确定每一时刻的预测权重，并基于每一时刻的预测权重获取更新后的实时监测数据；将预处理后的多维数据与更新后的实时监测数据，输入公路灾害风险预测模型中，获取公路灾害风险预测结果。本发明能够提高公路灾害风险预测的精度和可靠性。

本发明授权基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法系统在权利要求书中公布了：1.基于多因素大数据分析的公路灾害风险预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取目标公路沿线各边坡区域预处理后的多维数据和实时监测数据；其中，实时监测数据包括边坡位移及方向监测点、地下水位监测点和土壤含水率监测点采集的监测数据； 基于每个监测点采集的监测数据，获取每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆表现值，具体包括： 对预处理后的每个监测点采集的监测数据进行归一化处理，得到每个监测点归一化后的监测数据；其中，每个监测点归一化后的监测数据为时序序列； 对于每个监测点归一化后的监测数据，将后一时刻的监测数据减去前一时刻的监测数据得到的差值作为后一时刻的增长值； 判断每个后一时刻的增长值是否大于0，若大于0，则将后一时刻标记为1；若小于或者等于0，则将后一时刻标记为0，得到风险增长标记序列； 将风险增长标记序列中连续标记为1的子序列作为持续增长序列； 统计每个持续增长序列的长度，并将每个持续增长序列对应的后一时刻的增长值的和值，确定为每个持续增长序列的总量； 将每个持续增长序列的长度的归一化值与其总量的归一化值的均值，确定为每个持续增长序列的灾害风险前兆表现值； 将每个持续增长序列的灾害风险前兆表现值作为风险增长标记序列中标记为1所对应时刻的灾害风险前兆表现值，并将0作为风险增长标记序列中标记为0所对应时刻的灾害风险前兆表现值，得到每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆表现值； 利用每一监测点在每一时刻下的监测数据，获取每一监测点在每一时刻下的灾害风险空间表现值，具体包括： 将任意一个边坡位移及方向监测点作为第一目标监测点，并将与第一目标监测点距离最近的前预设数量的边坡位移及方向监测点，以及第一目标监测点构成的集合确定为第一局部监测点集合； 计算第一局部监测点集合中，任意两个监测点在每一时刻下的边坡位移方向夹角的均值，并将均值除以180得到归一化值，将1减去归一化值得到第一目标监测点在每一时刻下的灾害风险空间表现值； 将任意一个地下水位监测点作为第二目标监测点，并将与第二目标监测点距离最近的前预设数量的地下水位监测点，以及第二目标监测点构成的集合确定为第二局部监测点集合； 计算第二局部监测点集合中，所有监测点在每一时刻下的地下水位的方差的归一化值，并将归一化值确定为第二目标监测点在每一时刻下的灾害风险空间表现值； 将任意一个土壤含水率监测点作为第三目标监测点，并将与第三目标监测点距离最近的前预设数量的土壤含水率监测点，以及第三目标监测点构成的集合确定为第三局部监测点集合； 计算第三局部监测点集合中，所有监测点在每一时刻下的土壤含水率的方差的归一化值，并将归一化值确定为第三目标监测点在每一时刻下的灾害风险空间表现值； 基于每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆表现值和灾害风险空间表现值，确定每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆时空间表现值，具体包括： 将每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆表现值和灾害风险空间表现值的均值，确定为每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆时空间表现值； 利用每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆时空间表现值，以及每一监测点的三维坐标，获取每一时刻的灾害风险预测关注度，具体包括： 根据每一监测点在每一时刻下的灾害风险前兆时空间表现值、每一监测点的三维坐标、类型，构建每一时刻下的灾害风险前兆时空间表现散点图； 对散点图中的所有数据点的三维坐标进行归一化处理，得到每个数据点的特征向量；其中，特征向量由三维坐标归一化值和灾害风险前兆时空间表现值组成； 以散点图中任意两个数据点的特征向量之间的欧氏距离作为聚类距离，对散点图中的所有数据点进行聚类，得到若干点簇； 采用凸包检测算法获取每个点簇的凸包区域，并采用多面体分解法获取每个点簇的凸包区域体积； 利用每个点簇内所有数据点的灾害风险前兆时空间表现值、以及所有数据点对应的监测点类型和数量，获取每个点簇的风险系数； 将每个点簇的凸包区域体积与风险系数的乘积，作为每个点簇的灾害风险关注度； 对所有点簇的灾害风险关注度进行求和，得到每一时刻的灾害风险预测关注度； 根据每一时刻的灾害风险预测关注度确定每一时刻的预测权重，并基于每一时刻的预测权重获取更新后的实时监测数据； 将预处理后的多维数据与更新后的实时监测数据，输入公路灾害风险预测模型中，获取公路灾害风险预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安中交公路岩土工程有限责任公司，其通讯地址为：710065 陕西省西安市高新区沣惠南路20号华晶广场A座10层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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