用于预测边坡形变的方法、装置、存储介质及处理器

本申请实施例提供一种用于预测边坡形变的方法、装置、存储介质及处理器。方法包括：获取边坡在预设历史时间段内的位移数据和气象数据，以分别确定边坡在预设历史时间段内的位移时间序列数据和气象时间序列数据；基于经验模态分解算法分解位移时间序列数据得到多个第一模态分量；确定每个第一模态分量的样本熵；将预设噪声添加至样本熵最大的第一模态分量中，并进一步分解，以得到多个第一模态分量；基于分解得到的第一模态分量、气象时间序列构建边坡在预设时间段内的特征数据集；将特征数据集输入至预测模型，以基于预测模型输出边坡在预测时间段内的预测形变量，其中，预测模型是基于历史位移时间序列数据和历史气象时间序列数据训练得到的。