一种基于集成学习的地面沉降预测方法及系统

本发明提供一种基于集成学习的地面沉降预测方法，属于地质灾害监测预测领域。包括：利用静力水准仪采集地面沉降数据，采集所述静力水准仪所在位置的环境特征数据，基于所述地面沉降数据和所述环境特征数据建立数据集；建立深度森林模型并初始化模型超参数，利用TS‑ABC算法优化所述深度森林模型的超参数；初始化所述深度森林模型，利用所述数据集优化所述深度森林模型并存储；将所述深度森林模型部署至云端并利用容器技术封装模型；在沉降区建立监测与传感系统，定期监测地面沉降各项指标并进行数据传输，搭建端边云协同架构；基于云端设置的自动化流程，实时对各个监测点的数据进行预处理后输入所述深度森林模型进行批量预测。