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龍圖騰網(wǎng)獲悉華北電力大學(xué)申請(qǐng)的專利基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115221783B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210853309.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法是由張瑩;張雪東;李沐陽(yáng);陳元暢;華云鵬;康傲;管王寧;李澳澳;上官陳媛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法。該方法包括步驟1：采集粗粒土實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)模型需要記錄數(shù)據(jù)特征，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和填補(bǔ)，劃分出訓(xùn)練集和測(cè)試集；步驟2：基于步驟1的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型直至收斂；步驟3：基于步驟2的收斂模型，輸入待預(yù)測(cè)的粗粒土數(shù)據(jù)，得出預(yù)測(cè)結(jié)果；通過(guò)可視化模塊展示預(yù)測(cè)曲線，再設(shè)定評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)判最終預(yù)測(cè)效果。本發(fā)明可以對(duì)粗粒土的力學(xué)特征進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，并且節(jié)省了實(shí)驗(yàn)所需的人力、物力、財(cái)力；對(duì)于采用粗粒土作為主要材料的建筑，得出的結(jié)果可作為其安全性參考，有較強(qiáng)的實(shí)用性。

本發(fā)明授權(quán)基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于序列模型的粗粒土力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：采集粗粒土實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)序列模型需要記錄數(shù)據(jù)特征，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和填補(bǔ)，劃分出訓(xùn)練集和測(cè)試集；所述步驟1中的數(shù)據(jù)特征包括實(shí)驗(yàn)圍壓、容器直徑、最大粒徑、容器高度、相對(duì)密度、干密度、孔隙比、細(xì)粒徑占比、破碎率和試驗(yàn)級(jí)配； 所述步驟1包括如下子步驟： 步驟A1：以每發(fā)生0.3％軸向應(yīng)變變化為分割標(biāo)準(zhǔn)，將偏應(yīng)力與軸向應(yīng)變曲線分為50個(gè)點(diǎn)以點(diǎn)集的方式展示在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中軸向應(yīng)變發(fā)生0％—15％變化時(shí)偏應(yīng)力的變化情況，將軸向應(yīng)變作為一列特征；將級(jí)配曲線按粒徑小于5mm、大于等于5mm且小于10mm、大于等于10mm且小于等于20mm進(jìn)行分割，并將其占總材料比例分別作為特征，偏應(yīng)力作為數(shù)據(jù)標(biāo)簽； 步驟A2：去除異常值，并使用平均值填充法或土木學(xué)公式進(jìn)行空缺值的填補(bǔ)；對(duì)于缺失的標(biāo)簽，結(jié)合R值和圖像選定非線性擬合函數(shù)進(jìn)行擬合； 所述步驟A2中的非線性擬合函數(shù)為： 其中，Dr為相對(duì)密度，ρd為填土的干密度，ρdmin為材料最小干密度，ρdmax為材料最大干密度； 步驟A3:將步驟A1中每次實(shí)驗(yàn)得到的一條曲線劃分為50個(gè)點(diǎn)集，每條曲線作為一組數(shù)據(jù)，將收集到的所有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集； 步驟2：基于步驟1的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型直至收斂； 所述步驟2包括如下子步驟： 步驟B1：根據(jù)要預(yù)測(cè)的粗粒土力學(xué)特征曲線，設(shè)置滑動(dòng)窗口； 步驟B2：選擇雙向LSTM模型作為主模型，使用后attention機(jī)制提升預(yù)測(cè)效果，通過(guò)使用self—attention機(jī)制增強(qiáng)關(guān)鍵特征的重要性，得到影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果最重要的特征； 步驟B3：選取損失函數(shù)，再進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到收斂模型； 步驟3：基于步驟2的收斂模型，輸入待預(yù)測(cè)的粗粒土數(shù)據(jù)，得出預(yù)測(cè)結(jié)果；通過(guò)可視化模塊展示預(yù)測(cè)曲線，再設(shè)定評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)判最終預(yù)測(cè)效果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華北電力大學(xué)，其通訊地址為：102206 北京市昌平區(qū)北農(nóng)路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。