一种边坡位移预测方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种边坡位移预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集待监测边坡区域的位移数据和多源环境因子数据，并对所述位移数据和所述多源环境因子数据进行预处理；采用变分模态分解方法对位移数据进行时频解耦得到多个模态分量，并与所述多源环境因子数据合并，得到输入矩阵；在构建的初始预测神经网络模型中引入监督损失函数，并基于误差反馈机制和所述输入矩阵进行训练得到时序预测神经网络模型；将待监测边坡区域监测数据输入至所述时序预测神经网络模型，并通过反模态重构生成完整的未来位移预测序列。本发明从数据获取处理、特征分析、模型训练到预测输出，解决了现有技术中存在的问题，提高了边坡位移预测的准确性和可靠性。