一种基于异构时空数据源的基坑管线沉降变形的预测方法

本发明公开了一种基于异构时空数据源的基坑管线沉降变形的预测方法，S1：数据预处理；S2：空间特征的提取：引入图注意力网络，利用基坑周边监测点的分布图以及管线分布图，将监测点之间相互影响的权重提取出来，得到每个监测点之间相互影响的权重；S3：时空特征融合；S4：异构数据处理；S5：时序预测；通过融合基坑监测点的空间特征和时序特征，在预测基坑管线沉降变形问题上，提高预测的精准度；采用扩散模型来修复缺失数据，提高了整体数据集的利用率；不仅弥补了数据缺失的空白，还最大限度地保留了基坑监测数据的原始信息，进一步增强了变形预测模型的鲁棒性与可靠性；多源异构数据利用能够有效地补充管线数据的局限性，提升整体预测效果。