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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方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：CN120105859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510023752.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方法及系统是由富海鹰;罗杰龙;谢耀贤;刘康磊;杨尚川;李一;唐玉菲;万旭设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方法及系统，涉及最危险滑面预测技术领域，包括获取土工格栅边坡的设计数据和历史监测数据，并基于设计数据搭建最危险滑面的物理计算模型。利用马尔科夫随机场对设计数据进行处理，并将处理后的数据样本输入最危险滑面物理计算模型，得到最危险滑面的数据集。将该数据集与设计数据分为训练集和测试集，并将其输入预设神经网络进行训练与验证。通过改进的冠状病毒群免疫优化算法对神经网络进行优化，得到优化后的最危险滑面预测模型。将历史监测数据输入优化后的模型，预测土工格栅边坡的最危险滑面参数。本发明能够精确预测土工格栅边坡的最危险滑面，提升边坡稳定性分析的准确性。

本发明授权一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种土工格栅边坡的最危险滑面预测方法，其特征在于，包括： 获取土工格栅边坡的设计数据和土工格栅边坡的历史监测数据； 基于土工格栅边坡的设计数据搭建土工格栅边坡的最危险滑面的物理计算模型； 基于马尔科夫随机场对土工格栅边坡的设计数据进行处理，并将处理得到的所有的数据样本发送至最危险滑面的物理计算模型进行计算，得到最危险滑面的数据集； 将最危险滑面的数据集和土工格栅边坡的设计数据分为训练集和测试集； 将所述训练集和测试集发送至预设的神经网络进行训练和验证，并通过预设的改进冠状病毒群免疫优化算法对预设的神经网络进行优化，得到优化后的土工格栅边坡的最危险滑面预测模型； 将所述土工格栅边坡的历史监测数据发送至优化后的土工格栅边坡的最危险滑面预测模型，预测得到土工格栅边坡的最危险滑面参数； 其中,将所述训练集和测试集发送至预设的神经网络进行训练和验证，并通过预设的改进冠状病毒群免疫优化算法对预设的神经网络进行优化，包括： 将所述训练集发送至预设的神经网络进行训练，得到训练后的神经网络； 基于改进冠状病毒群免疫优化算法优化所述训练后的神经网络的隐含层参数和学习率参数，得到优化后的隐含层参数和学习率参数； 将优化后的隐含层参数和学习率参数赋值到所述训练后的神经网络，得到赋值后的神经网络； 将所述训练集和测试集发送至赋值后的所述神经网络进行训练和验证，得到优化后的土工格栅边坡的最危险滑面预测模型； 其中,基于改进冠状病毒群免疫优化算法优化所述训练后的神经网络的隐含层参数和学习率参数，得到优化后的隐含层参数和学习率参数，包括： 将预设的神经网络中的隐含层参数和学习率参数进行初始化处理，并设定预设的改进冠状病毒群免疫优化算法的参数，所述参数包括算法人口数量、初始感染病例数量、问题维度、最大迭代次数、基本繁殖率、最大感染病例年龄； 随机生成种群规模为预设数量的个体基因，基于Picewise混沌映射方法对个体基因进行均匀分布，并改变个体基因的初始位置，得到优化后的个体基因位置； 将优化后的个体基因位置带入至改进冠状病毒群免疫优化算法，并基于带入优化后的个体基因位置的改进冠状病毒群免疫优化算法对所述神经网络的隐含层参数和学习率参数进行差分变异、交叉和选择，得到筛选后的优异个体基因； 对所述筛选后的优异个体基因进行适应度值计算，并基于计算得到的适应度值更新个体基因，直至迭代次数达到最大迭代次数，得到最优的隐含层参数和学习率参数。

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西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111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”。