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龍圖騰網獲悉上?？辈煸O計研究院(集團)有限公司申請的專利一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法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：CN115688587B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211373569.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法是由郭春生;王維;趙瑞杰;雷丹;胡開麟;王吉設計研發完成，并于2022-11-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法，包括以下步驟：創建不同時刻下的深基坑周邊影像范圍的三維體素模型；在變形監測點位置從三維體素模型上切剖面圖以建立剖面圖和變形監測點在當前時刻下的變形值的結構變化檢測數據集；將結構變化檢測數據集劃分為訓練集和測試集，構建一個變化預測卷積神經網絡，從不同時態下的剖面圖來預測結構變形值。本發明的優點是：結構變形預測方法充分考慮到了三維空間結構上的關聯性，利用卷積神經網絡空間關系特征提取能力，學習地下空間物質變化與結構變形之間的映射關系，較其他預測算法考慮的輸入維度更高信息更全面更符合實際，從而預測結果的準確性和可靠性更佳。

本發明授權一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經網絡的結構變形預測的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟： S1:構建施工狀態t時刻下的深基坑周邊影像范圍的三維體素模型（N,E,D,C）；其中，N、E、D分別表示三維坐標系中的北坐標、東坐標以及深度；C表示（N,E,D）坐標位置處的當前施工狀態t時刻下的物質特性，所述物質特性包括R、G、B，R表示壓縮模量或彈性模量，G表示粘聚力或剪切模量，B表示內摩擦角； S2：基于深基坑的施工工序以及步驟S1中的三維體素模型（N,E,D,C），建立基于時序的三維體素模型（N,E,D,C）；對每個變形監測點，提取所述變形監測點在不同觀測時刻所對應的三維體素模型（N,E,D,C）的剖面圖（H,W,C），其中，H和W分別為所獲取剖面圖的高度和寬度；建立所述變形監測點在當前時刻下的變形值y和剖面圖（H,W,C）的結構變化檢測數據集； S3：將所述結構變化檢測數據集按照比例劃分為訓練集和測試集； S4：將結構變形預測模型在所述訓練集進行訓練，通過卷積和池化運算提取特征，最后全連接輸出；在整個訓練過程中，以加權交叉熵損失為目標優化，采用學習率自適應的隨機梯度算法進行參數優化； S5：將經過訓練后的所述結構變形預測模型在所述測試集上進行測試，并確定最終應用的結構變形預測模型； S6：在確定最終應用的結構變形預測模型后，從三維體素模型（N,E,D,C）上提取本期剖面圖X2、上期剖面圖X1以及上期實測累計變形值y1，將本期剖面圖X2和上期剖面圖X1輸入到所述結構變形預測模型中以預測得到變形值△y，從而計算獲得本期施工狀態下的累計變形值y2=y1+△y。

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