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龙图腾网获悉成都理工大学;安徽建工公路桥梁建设集团有限公司申请的专利基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统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：CN120032500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510513118.2，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统是由钱申春;戴可人;程涛;崔健;董秀军;史先琳;宋丹青;陶文斌;唐彬;胡玉庆设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，尤其提供了一种基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统，方法包含生成标准化状态表征向量，建立状态质量评估指标；接收状态表征向量作为输入，构建双模式策略架构，生成初步决策及其置信度评估，构成决策可靠性的量化指标；形成最终预警指令及策略更新建议，生成策略性能评估报告；持续追踪状态特征分布的变化趋势，构建策略退化预警体系，触发模型重构机制；更新后的策略网络参数反馈至双模式策略架构，优化的特征提取建议反馈至建立状态质量评估指标。系统包含指标建立模块、报告生成模块及重构机制模块。本发明边坡形变实时预警算法通过深度强化学习框架实现监测‑决策‑优化的端到端闭环控制体系。

本发明授权基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法，其特征在于，包含以下步骤： 获取经过状态特征筛选的多源监测数据，生成标准化状态表征向量，建立状态质量评估指标； 接收标准化状态表征向量作为输入，构建双模式策略架构，生成初步决策及其置信度评估，构成决策可靠性的量化指标；形成最终预警指令及策略更新建议，生成策略性能评估报告； 基于策略性能评估报告，识别策略薄弱环节；持续追踪状态特征分布的变化趋势，构建策略退化预警体系，触发模型重构机制；更新后的策略网络参数反馈至双模式策略架构，优化的特征提取建议反馈至建立状态质量评估指标； 通过动态加权融合机制整合位移、应变及地下水位多源监测数据，对多源监测数据进行状态特征筛选； 建立状态质量评估指标的过程，包含以下步骤： 接收位移传感器、应变计和地下水位计的实时多源监测数据的数据流；依据位移传感器、应变计和地下水位计的历史漂移率计算初步加权系数，采用移动均值检测单源数据突变情况，并对异常多源监测数据进行标记； 对数据流中的位移变化率、应变增量与地下水位变化数据进行时间同步和空间匹配；构建动态相关系数矩阵，判断各位移传感器、应变计和地下水位计数据的协同变化趋势是否匹配物理机理； 通过主成分分析压缩匹配物理机理的数据流，生成低维状态特征向量；计算低维状态特征向量在近期时间窗口内的统计散布，监测数据流中多源监测数据的分布偏移情况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学;安徽建工公路桥梁建设集团有限公司，其通讯地址为：610059 四川省成都市二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。