一种基于InSAR和集成学习的露天矿边坡位移预测模型及方法

本发明提供一种基于InSAR和集成学习的露天矿边坡位移预测模型及方法，方法包括以下步骤：数据采集与预处理、多模型集成预测框架、时序数据处理、模型调优与验证。本发明采用InSAR展开矿山边坡位移时间序列数据提取，利用移动平均法将位移数据分解为趋势项数据和周期项数据，并进行模型输入因子筛选。进而基于滑窗法和Stacking框架预测周期项位移，利用SVR算法预测趋势项位移，最终得到总位移预测结果。本发明模型能够较为准确地预测矿山边坡的位移变化，为矿山边坡灾害预警与安全监测提供有效的技术支持，具有较高的实际应用价值。