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WGAN-GP-Transformer 地表沉陷分析工具
本工具是一款专业的 WGAN-GP-Transformer 地表沉陷分析工具， 针对复杂地质条件下的开采沉陷问题，结合 生成对抗网络 Transformer机制 SHAP可解释性 技术。 通过深度学习模型对地表沉降数据进行高精度预测，并生成可视化的特征归因分析，显著提升 矿区安全监测与灾害预警 的研究效率。
WGAN-GP-Transformer 模型原理
WGAN-GP 架构
使用带有梯度惩罚的 Wasserstein GAN，解决了传统 GAN 训练不稳定的问题，能够生成高质量的沉陷数据分布样本。
SHAP 可解释性
利用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值量化各个地质参数（如开采深度、煤层厚度）对地表沉陷预测结果的贡献度。
常见问题
模型预测精度如何？
WGAN-GP-Transformer 混合模型在处理非线性、非平稳的沉陷数据时，相比传统时序模型具有更高的拟合精度。
如何使用 SHAP 结果？
SHAP 分析结果可以帮助您识别影响沉陷的关键因素，为优化开采方案和制定防护措施提供科学依据。