基于VMD-SSA-LSTM的矿区地表沉降预测方法

本发明属于地址灾害预测技术领域，公开了涉及一种基于VMD‑SSA‑LSTM的矿区地表沉降预测方法，旨在提高地表沉降预测的精度和可靠性。包括以下步骤：获取矿区多时相地表沉降数据，并对数据进行预处理；采用变分模态分解对预处理后的数据进行分解，提取不同频率成分的固有模态函数；对主要的IMF进行奇异谱分析；构建并训练长短期记忆网络模型，输入为SSA重构后的时间序列，输出为未来地表沉降预测值，使用交叉验证方法优化模型参数；最后，通过训练完成的模型进行地表沉降预测；本发明综合利用多源数据和先进的信号处理与机器学习技术，提供了一种高效、准确的矿区地表沉降预测方法，可以应用于矿区地质灾害预警和防治中。