基于PS点元数据特征聚类的高铁地表形变LSTM预测方法及装置

本发明公开了一种基于PS点元数据特征聚类的高铁地表形变LSTM预测方法，其包括以下步骤：步骤一、提取PS点元数据；步骤二、筛选PS点元数据的关键特征；步骤三、将PS点划分为多个聚类簇；步骤四、对每个PS点的形变时序数据进行趋势拟合，根据拟合残差确定其形变趋势类型；步骤五、将空间邻近且特征相似的PS点聚合为同质子区域；步骤六、输入PS点的时间序列形变量进行预测；步骤七、通过误差指标评估预测精度，输出形变预测结果。本发明提出的预测方法能够有效地利用PS点信息，显著提高地表形变的预测精度，为高铁等线性工程的地面沉降监测提供重要的理论参考和数据支撑。