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龍圖騰網獲悉中電建鐵路建設投資集團有限公司;中電建鐵路建設投資集團重慶有限公司;中國水利水電第四工程局有限公司;重慶大學申請的專利一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120336734B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510796966.9，技術領域涉及：G06F18/15；該發明授權一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法及系統是由厲志;袁峰;溫元平;常富貴;張建軍;鐘祖良;薛佳;李琬琳;涂義亮;周穎;李小川;王利民;王明理;汪越;徐露;李小勇設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法及系統，屬于數據識別技術領域，通過LSTM構建鉆孔姿態偏差預測模型，并采用訓練數據對鉆孔姿態偏差預測模型進行訓練，獲取訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型，然后采集實時多源數據，并對實時多源數據進行歸一化處理，將歸一化處理之后的實時多源數據輸入訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型進行識別，獲取鉆孔姿態偏差預測結果，最后將鉆孔姿態偏差預測結果作為鉆孔糾偏預測結果，并將鉆孔糾偏預測結果傳輸至工作人員指定的設備中，以使工作人員進行鉆孔糾偏，利用LSTM的強大記憶能力和非線性擬合能力，能夠更準確地捕捉鉆孔過程中的時間序列特征，有效地提升鉆孔糾偏效率以及準確率。

本發明授權一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于LSTM的鉆孔糾偏預測方法，其特征在于，包括： 獲取與鉆孔相關的歷史多源數據以及歷史多源數據對應的歷史姿態偏差，并對所述歷史多源數據以及歷史多源數據對應的歷史姿態偏差進行預處理，獲取訓練數據； 采用LSTM構建鉆孔姿態偏差預測模型，并采用訓練數據對所述鉆孔姿態偏差預測模型進行訓練，獲取訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型； 采集實時多源數據，并對所述實時多源數據進行歸一化處理，將歸一化處理之后的實時多源數據輸入訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型進行識別，獲取鉆孔姿態偏差預測結果； 將所述鉆孔姿態偏差預測結果作為鉆孔糾偏預測結果，并將所述鉆孔糾偏預測結果傳輸至工作人員指定的設備中，以使工作人員進行鉆孔糾偏； 采用LSTM構建鉆孔姿態偏差預測模型，并采用訓練數據對所述鉆孔姿態偏差預測模型進行訓練，獲取訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型，包括： 采用LSTM構建鉆孔姿態偏差預測模型，并采用序列初始化機制對所述鉆孔姿態偏差預測模型的模型參數進行初始化編碼，獲取多個不同的參數編碼； 采用訓練數據獲取每個參數編碼對應的適應度，并確定適應度最大的參數編碼為最優參數編碼； 以所述最優參數編碼為基礎，自適應選擇參數編碼對應的搜索空間，確定選擇搜索空間之后的參數編碼； 采用多段變速信息融合方法對選擇搜索空間之后的參數編碼進行信息融合，確定信息融合之后的參數編碼； 采用多方向聯合搜索方法對信息融合之后的參數編碼進行聯合搜索，確定聯合搜索之后的參數編碼； 采用位置交叉變換方法對聯合搜索之后的參數編碼進行全局搜索，確定全局搜索之后的參數編碼； 判斷當前訓練次數是否到達最大訓練次數，若是，則根據全局搜索之后的參數編碼，重新確定最優參數編碼，否則返回獲取最優參數編碼的步驟； 將重新確定的最優參數編碼中的模型參數作為鉆孔姿態偏差預測模型的最終模型參數，得到訓練之后的鉆孔姿態偏差預測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中電建鐵路建設投資集團有限公司;中電建鐵路建設投資集團重慶有限公司;中國水利水電第四工程局有限公司;重慶大學，其通訊地址為：100000 北京市豐臺區汽車博物館東路10號院3號樓7層701；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。