一种基于多物理场的路面沉降实时监测预测模型训练方法

本申请提供一种基于多物理场的路面沉降实时监测预测模型训练方法，涉及交通安全领域，解决了现有技术由于整个监测周期较长，且无法进行快速监测，无法实时反映路面沉降的动态变化的的技术问题。该方法包括：获取微动、大地电磁场和自然电位检测系统采集的瑞雷波时间序列信号、电场和磁场数据的时间序列信号、自然电位数据的时间序列信号；对瑞雷波时间序列信号、电场和磁场数据的时间序列信号、自然电位数据的时间序列信号进行特征提取和多源数据融合，构建加权特征向量，并按照时间窗口划分，形成结构化时序矩阵，并进行联合训练，得到训练后的预测模型。本申请用于预测路面沉降具体情况的过程中。