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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测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：CN119849338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510329915.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测方法是由张文嘉;毕金强;张智鹏;鲍可馨;秦柳;许家帅设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及氯离子浓度预测技术领域，公开了一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测方法，通过深度学习模型对混凝土氯离子浓度进行预测，不仅提高了预测的准确性和可靠性，还通过计算预测不确定度，动态调整学习率，优化了模型的训练过程。通过对预测不确定度的评估，能够及时发现模型在特定条件下的预测误差，并据此调整学习率，确保模型在不同训练阶段都能保持最佳的性能和稳定性。通过计算环境参数的均值和标准差，生成修正因子，对预测值进行调整。这种基于环境参数的修正方法不仅考虑了外部环境对混凝土氯离子浓度的影响，还提高了预测结果的鲁棒性和适应性。提供更加精确和可靠的氯离子浓度预测结果。

本发明授权一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的混凝土氯离子浓度预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集混凝土结构样本，获取混凝土结构样本的氯离子浓度、环境参数、养护条件、成分信息； 步骤2，对氯离子浓度、环境参数、养护条件、成分信息预处理； 步骤3，初始化深度学习模型的参数，深度学习模型遍历预处理后的氯离子浓度、环境参数、养护条件、成分信息，执行前向传播计算预测值，计算损失函数损失值，执行反向传播对参数进行更新，完成迭代过程；重复执行迭代过程，直到达到最大迭代次数或损失函数损失值达到最小时停止迭代，得到训练完毕的深度学习模型；遍历预处理后的氯离子浓度、环境参数、养护条件、成分信息后，利用验证集对深度学习模型进行验证，得到验证预测值和验证损失值； 步骤4，获取混凝土结构的环境参数、养护条件、成分信息，并输入训练完毕的深度学习模型，预测得到混凝土结构的氯离子浓度值，根据验证预测值，得到预测不确定度； 步骤5，预设预测阈值，将预测不确定度与预测阈值比较，若预测不确定度大于等于预测阈值，则对深度学习模型的学习率进行第一调整，重新进行训练并继续执行步骤4，直到预测不确定度小于预测阈值时停止学习率重新调整和重新训练；若预测不确定度小于预测阈值，执行步骤6； 步骤6，根据环境参数计算修正因子，根据修正因子和预测得到混凝土结构的氯离子浓度值，得到最终的氯离子浓度。

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