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龙图腾网获悉上海京海工程技术有限公司申请的专利一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121655575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610171996.5，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法及系统是由李君;王子轩;姜思源;严磊;丁言成;刘天税;刘照耀;王全超;雷建华;刘天鹏设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法及系统。包括网关控制模块、数据采集处理模块及平台管理模块。网关控制模块分别连接数据采集处理模块和平台管理模块，负责监测设备控制与数据中转存储；数据采集处理模块负责采集监测数据，并将基于Transformer时间序列预测模型预测的坐标作为间接平差的初始坐标，以减少平差迭代次数得到监测坐标；平台管理模块实现设备远程管理与数据可视化。本发明用更接近真实值的预测坐标作为平差初始近似坐标，可加快平差迭代收敛。平差所得监测点坐标既用于更新下一观测周期的滚动预测模型，也用于更新学习文件；形成模型预测准、全站仪照准快、平差结果稳的自学习闭环，实现系统性能持续优化。

本发明授权一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于滚动预测的全站仪自学习测量平差方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：控制全站仪按照预设测量周期对多个监测点进行自动测量，获取所述监测点的角度观测值和距离观测值； S2：每半测回结束后计算测量误差，若误差超限，则重新测量该测回； S3：基于历史监测坐标数据库构建时间序列预测模型，对当前测量周期中各监测点的位移量进行预测，获得各监测点的预测坐标； S4：以所述预测坐标作为初始近似值，对所述角度观测值和距离观测值进行三维平差计算，得到各监测点的平差坐标，及观测数据的平差值； S5：采用平均间隙法对平差结果进行不稳定基准点搜索，排除不稳定点后重新平差；若仍不符合要求，则重测，重复步骤S1-S5； S6：将步骤S4所述平差坐标写入所述历史监测坐标数据库，用于更新下一测量周期的时间序列预测模型，实现监测点坐标的滚动预测与自学习更新； S7：将步骤S4得到的观测数据平差值用于更新学习文件中的学习数据。

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