1.一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1. 获取地表沉降测量数据集；

S2. 对地表沉降测量数据集进行预处理，得到标准化地表沉降测量数据集；

S3. 对标准化地表沉降测量数据进行时序分析，生成地表沉降测量数据特征矩阵；

S4. 构建用于地表沉降测量数据拟合的径向基函数神经网络模型，并对径向基函数神经网络模型进行参数初始化，得到初始地表沉降测量数据拟合函数；

S5. 采用阿尔法进化算法对初始地表沉降测量数据拟合函数的参数进行优化，得到优化后的地表沉降测量数据拟合函数；

S6. 采用优化的地表沉降测量数据拟合函数对输入的地表沉降测量数据进行预测，输出地表沉降趋势拟合曲线，并计算拟合误差、趋势变化速率、预测置信区间指标；

所述S4包括以下步骤：

S41. 构建用于地表沉降测量数据拟合的径向基函数神经网络模型，设定径向基函数神经网络模型的输入层，输入层接收地表沉降测量数据特征矩阵作为输入，设输入层神经元个数为d，则输入层神经元表示为：；

其中，X为输入神经元向量，表示地表沉降测量数据的特征变量，d = 4对应速率特征、加速度特征、非线性趋势特征和周期性特征的维度；

S42. 设定径向基函数神经网络模型的隐含层，隐含层采用高斯径向基函数作为激活函数：；

其中，为第j个隐含层神经元的输出，X为输入神经元向量，为第j个中心向量，为第j个径向基函数的尺度参数，控制神经元的响应范围，表示输入神经元与中心向量的欧式距离，隐含层神经元的总数设为m，隐含层输出向量表示为：；

S44. 设定径向基函数神经网络模型的输出层，输出层用于计算地表沉降测量数据的拟合结果，并得到初始地表沉降测量数据拟合函数：；

其中，y为地表沉降测量数据的拟合输出，W为隐含层到输出层的权重矩阵，b为输出层的偏置项，表示第i个测量点的拟合地表沉降高度值。

2.根据权利要求1所述的一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：S11. 获取地表沉降测量数据集，所述地表沉降测量数据集包括全球导航卫星系统测量数据、合成孔径雷达测量数据和激光雷达点云测量数据：；

；

；

其中，x, y表示地理坐标位置，t表示时间戳，h表示地表高度值，, , 分别为全球导航卫星系统测量数据、合成孔径雷达测量数据和激光雷达点云测量数据的采样点数量；

S12. 对地表沉降测量数据集进行空间参考坐标系转换，统一地表沉降测量数据集的坐标基准，得到统一空间参考坐标系下的地表沉降测量数据集：；

其中，、和分别表示统一空间参考坐标系的全球导航卫星系统测量数据、合成孔径雷达测量数据和激光雷达点云测量数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：S21. 采用小波变换方法对统一空间参考坐标系下的地表沉降测量数据集进行去噪处理，去除地表沉降测量数据中的随机噪声，得到去噪后的地表沉降测量数据集；

S22. 采用马氏距离分析方法对去噪后的地表沉降测量数据集进行异常数据检测，计算各数据点的异常度：；

其中，为地表沉降测量数据点的马氏距离，为地表沉降测量数据高度的均值向量，为地表沉降测量数据高度的协方差矩阵；

设定阈值，当时，将数据点判定为异常数据点，并标记异常数据点集合；

S23. 对异常数据点集合进行插值修正，采用样条插值方法计算异常数据点的修正值，将修正后的异常数据点替换原数据点，得到修正后的地表沉降测量数据集；

S24. 采用均值-标准差归一化方法对修正后的地表沉降测量数据集进行标准化处理，最终得到标准化地表沉降测量数据集。

4.根据权利要求1所述的一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：S31. 基于时间序列数据的变化趋势，采用时间差分方法计算每个测量点的地表沉降速率特征，用于反映地表沉降在不同时间间隔内的变化程度：；

其中，表示第i个时刻的地表沉降速率，为第i个测量点的标准化地表高度值，为连续两次观测之间的时间间隔，用于计算地表沉降的瞬时速率；

S32. 通过计算沉降速率的变化率，捕捉地表沉降加速度特征，用于反映地表沉降趋势的加剧或减缓：；

其中，表示第i个测量点的地表沉降加速度，反映该点在时间时刻的沉降速率变化趋势，为第i个测量点的地表沉降速率，代表当前时刻沉降变化的强度，为时间间隔；

S33. 采用多项式拟合方法对地表沉降数据进行趋势建模，刻画地表沉降非线性变化的全局趋势：；

其中，为第i个测量点的拟合沉降趋势值，为拟合系数，为时间戳；

S34. 采用快速傅里叶变换方法将沉降数据转换到频域，识别潜在的地表沉降周期性特征：；

其中，H(f)表示第f频率下的地表沉降数据频谱幅值，反映周期性沉降的主导频率，j为虚数单位，选取频谱中幅值最大的主频率作为地表沉降的主要周期性特征：；

其中，表示沉降数据的主要周期信息，用于分析因地质结构、气候变化或地下工程施工因素导致的周期性沉降现象；

S35. 综合计算得到的地表沉降速率特征、地表沉降加速度特征、地表沉降非线性变化趋势特征和地表沉降周期性特征，构建地表沉降测量数据特征矩阵：。

5.根据权利要求1所述的一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，所述S5包括以下步骤：S51. 生成多个拟合参数的初始解，构成优化种群，设定种群规模为P，初始化种群个体：；

其中，为第p个个体的参数向量，包含径向基函数神经网络的权重矩阵W、偏置项b和隐含层中心向量C，即：；

S52. 结合地表沉降测量数据特征矩阵的样本维度N计算适应度评估样本规模：；

其中，为种群规模系数；

S53. 采用均方误差和模型复杂度惩罚项作为优化目标计算种群个体的适应度，设定适应度函数衡量个体的拟合误差：；

其中，为真实地表沉降高度值，为采用第p个个体参数计算得到的拟合高度值，为正则化项；

S54. 采用阿尔法进化算法进行优化，根据进化阶段自适应调整进化算子：全局探索阶段，采用阿尔法混合策略结合遗传算法和差分进化进行广域搜索：；

其中，为随机选取的不同个体，F为缩放因子；

采用精英保留机制保留当前最优个体：

；

局部开发阶段，采用阿尔法自适应变异策略选择最优个体进行局部微调：；

其中，为个体最优解，为种群全局最优解，为自适应权重系数，为随机数；

结合梯度下降优化对最优个体进行参数调整：；

其中，为学习率，为适应度函数的梯度；

S55. 采用动态权重调整策略优化计算复杂度，设定权重调整因子：；

其中，和分别为权重调整因子的下限和上限；

S56. 判断优化是否达到收敛条件，若满足收敛条件，则输出最优拟合参数，否则返回S53 继续迭代优化，最终得到优化后的地表沉降测量数据拟合函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于进化算法的地表沉降测量数据实时拟合方法，其特征在于，所述S56包括以下步骤：S561. 基于地表沉降测量数据拟合函数的优化目标，计算当前代数g的优化种群适应度均值：；

其中，表示当前种群的平均适应度值，P为优化种群的个体数量，为第p个个体在第g代的适应度函数值，适应度函数衡量地表沉降测量数据拟合函数的误差程度；

S562. 基于当前种群适应度分布计算适应度方差以衡量种群的收敛程度：；

其中，表示优化种群适应度的标准差，若逐渐收敛至预设的数值，表明种群个体的适应度趋于一致；

S563. 判断是否满足收敛条件，设定收敛判定阈值，若满足以下条件，则认为优化过程已收敛：；

其中，为适应度收敛阈值，为适应度方差阈值；

S564. 确定最优拟合参数，当满足收敛条件时选择当前代最优个体作为最终地表沉降测量数据拟合函数的最优参数：；

其中，为优化后的地表沉降测量数据拟合参数，包括径向基函数神经网络模型的权重矩阵、偏置项和隐含层中心向量，即：；

S565. 若未满足收敛条件，则继续优化迭代，返回S53重新计算种群个体适应度，并基于阿尔法进化算法进行下一代迭代优化，直至满足收敛条件；

S566. 得到优化后的地表沉降测量数据拟合函数：；

其中，为第i个测量点的拟合地表沉降高度值，为阿尔法进化算法优化后的最优隐含层到输出层权重矩阵，为径向基函数神经网络隐含层的输出向量，为阿尔法进化算法优化后的最优偏置项。