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本发明提供了一种基于多头注意力机制的边坡位移预测方法、系统及设备。具体包括以下步骤：S1、获取多座边坡的历史位移、降雨量、边坡标识、典型位移突变及位移差分序列，构建训练数据集；S2、对各序列及边坡标识进行特征映射，得到对应嵌入特征；S3、根据位移和差分嵌入特征提取局部位移特征，将其与降雨量嵌入特征融合并进行多头自注意力计算，得到时序耦合特征；S4、分别以边坡标识嵌入特征和突变参考特征为查询，以时序耦合特征为键和值进行多头交叉注意力计算，得到边坡标识注意力特征和位移突变注意力特征；S5、融合上述特征确定边坡位移预测值并训练预测模型；S6、将目标边坡数据输入训练后的预测模型，得到目标边坡的边坡位移预测值。

本发明公开了一种基于首点折线法的边坡位移监测预警方法及系统，所述方法包括：S1：采集边坡监测点的位移时序数据，并对原始数据进行滤波处理；S2：对滤波后的数据进行处理得到关键点并进行连接形成折线，从而生成规整的变形监测网格，同时根据该网格建立以位移增量触发的等量值间隔预警检查机制；S3：利用所述变形监测网格来计算监测点的变形速率；S4：利用所述变形监测网格来对加速度进行量化；S5：根据上述步骤所得到的位移、变形速率、加速度数据来进行多维度综合判断，从而输出相应预警等级与预警信息。本发明解决了等时间间隔预警的固有缺陷，达到节省计算资源、减低误报率、避免反复报警等效果，有效提高了边坡监测预警的准确性和可靠性。