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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法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：CN114330515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111533049.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法是由杨康;丁幼亮;蒋华琛设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法，该方法首先进行多点位传感器数据采集及预处理，并对数据进行归一化，消除幅值绝对值的干扰。然后对归一化数据进行11维特征向量的异常特征提取；接着构建BiLSTM神经网络模型，训练网络，当预测准确率大于等于95%时保存网络，用于后续实时数据的异常识别定位，将实时数据输入模型判别定位异常数据段完成第一阶段的数据异常判别。最后依据异常前适当长度的数据作为条件生成对抗网络模型的训练数据,依据模型训练获取的多传感器相关性模型，以异常数据时段正常传感器数据作为输入，预测异常传感器该时段的数据，作为异常数据段的填充替换，从而实现桥梁监测数据趋势异常的全流程自动化识别和修复。

本发明授权一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法在权利要求书中公布了：1.一种桥梁监测数据异常诊断与修复方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，在桥梁的各个关键截面处设置传感器，且所有关键截面处设置的传感器类型相同，对传感器进行编号，采集各传感器数据，并对传感器数据进行预处理； 步骤2，对经过预处理后的传感器数据进行归一化处理，得到归一化数据； 步骤3，对于归一化数据，以分钟为时间尺度，提取各归一化数据的11维特征向量，所述11维特征向量包括：平均值、中值、标准差、均方根、幅值、差分值、百分之二十分位值、百分之八十分位值、最大值与百分之八十分位值的比值、平均值与幅度的比值以及平均值与百分之八十分位值的比值； 步骤4，构建双向长短时记忆神经网络模型，利用预先标记的标签数据对双向长短时记忆神经网络模型进行训练，得到训练好的双向长短时记忆神经网络模型；将步骤3提取的11维特征向量输入训练好的双向长短时记忆神经网络模型，进行异常数据的诊断，当诊断存在异常数据时，进入步骤5； 所述双向长短时记忆神经网络模型的损失函数采用交叉熵损失函数，具体为： 其中，Loos表示交叉熵损失函数；y是样本标签，若样本属于正例即数据异常，其取值为1，否则数据正常，其取值为0；是模型预测样本是正例的概率； 训练双向长短时记忆神经网络模型时，当其分类准确率大于95％时保存模型，作为训练好的双向长短时记忆神经网络模型，分类准确率具体为： Accuracy＝TP+TNALL 其中，Accuracy表示分类准确率，TP表示真阳性分类数量，TN表示真阴性分类数量，ALL表示预先标记的标签数据中总的标签数； 步骤5，将存在异常数据时段对应的数据挖空，用nan填充，以发生异常前3小时所有传感器的数据作为数据集训练条件生成对抗网络模型，获取异常传感器发生异常前的数据与其他正常传感器同时段数据之间的非线性关系，将用nan填充异常数据时段的数据以及其他正常传感器在异常时段的数据输入条件生成对抗网络模型，预测异常传感器异常时段的数据，用预测数据代替nan，得到修复后数据； 所述条件生成对抗网络模型，其网络优化的目标函数表示为： 其中，G和D分别表示生成器和判别器，V表示目标函数，E表示分布期望，f表示条件向量，t表示输入，pdatat表示真实样本，z表示最初的生成噪声，pzz表示先验噪音分布。

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