一种基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降预测方法及系统

本发明涉及地表沉降预测技术领域，特别是一种基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降预测方法及系统，首先，利用ATD模型将地表沉降时间序列分解为两个子序列特征：施工引起的地表沉降和随机因素引起的地表沉降。其次，引入四种基于无监督学习的ML算法和五种DL算法来预测这两个子序列。然后，将子序列的预测结果进行线性组合，以获得地表沉降的预测值。本发明实施ATD模型后，每种ML和DL算法的有效性均显著提高。平均1‑R²降低了32.62%，而均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别平均降低了19.91%、23.37%和16.44%。为分析模型误差出现的频率，引入了临界误差值。结果表明，利用ATD模型可以显著降低ML和DL在地表沉降预测中的预测误差。