基于流形图卷积网络的陡峭斜坡稳定性预测方法及系统

本发明涉及一种基于流形图卷积网络的陡峭斜坡稳定性预测方法及系统，属于地质灾害监测与预测技术领域。其包括以下步骤：数据采集与预处理；构造融合多元特征的图结构；构建流形图卷积神经网络模型；模型训练；陡峭斜坡地表位移预测；根据预测的地表位移结果，进行陡峭斜坡稳定性评估。本发明综合地质、地形等多源数据反映斜坡实时状态；通过多维度数据融合，捕捉关键因素，提升预测全面性与准确性。构建融合多元特征的图结构，利用流形图卷积网络和神经常微分方程，深度挖掘空间相关性与时间动态变化，实现时空特征深度融合。模型对轻微形变和复杂地质条件适应性良好，鲁棒性高，能够适用于不同类型斜坡监测。