一种轻量化智能滑坡位移预测方法

本发明提供了一种轻量化智能滑坡位移预测方法，属于地质灾害监测预测领域，其内容包括：获取滑坡体监测点的历史监测位移时序数据；对位移时序数据进行动态归一化处理；构建包含门控增强常微分方程网络和动态残差修正模块的轻量化预测模型；通过联合训练模块同步优化基础预测和残差修正网络，采用包含动态阈值Huber损失和L2正则化的复合损失函数；基于滚动预测机制，当新监测数据到达时自动更新滑动窗口并计算预测结果。本发明通过门控增强常微分方程网络与动态残差修正的协同优化，保证模型轻量化的同时提升预测精度，为滑坡灾害早期预警和防灾减灾决策提供实时可靠的技术支撑。