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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所;太原理工大学申请的专利一种隧道突涌水灾害预测方法、设备及存储介质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：CN119514779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411576352.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种隧道突涌水灾害预测方法、设备及存储介质是由万飞;张念;卢佳乐;唐一丰;牛萌萌;王耀耀;周彩凤设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道突涌水灾害预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道突涌水安全评估技术领域，具体涉及一种隧道突涌水灾害预测方法、设备及存储介质，包括S1：基于隧道突涌水灾害案例构建数据集，分析并选取致灾因子，明确灾害分级标准；S2：将数据集以既定比例关系划分为训练集及测试集；S3：以致灾因子作为特征变量，对数据集中训练集及测试集分别进行数据预处理；与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用机器学习方法进行隧道突水灾害智能预测，可以避免传统预测方法的主观性强及适用性差等问题，同时避免技术人员所导致的灾害误判漏判，提升模型性能和预测精度。

本发明授权一种隧道突涌水灾害预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于，包括： S1：基于隧道突涌水灾害案例构建数据集，分析并选取致灾因子，明确灾害分级标准； S2：将数据集以既定比例关系划分为训练集及测试集； S3：以致灾因子作为特征变量，对数据集中训练集及测试集分别进行数据预处理； S4：选取精确率、召回率和F1分数作为机器学习模型的评价指标，以预处理数据训练机器学习模型，优化模型超参数后，进行重复训练，筛选适配机器学习单模型； S5：采用Stacking集成学习方法对模型进行改进，以适配的单模型作为第一层基学习器，以线性回归和岭回归作为第二层元学习器，对单模型进行超参数调优，测试并比对基学习器及元学习器不同组合方式下的多组集成模型的预测效果； S6：以评价指标及混淆矩阵比对最优单模型及最优集成模型，获取最优集成模型评价准确性； 对数据集进行数据预处理包括： 将致灾因子区分为定性变量及定量变量，并将其分开进行数值化处理，其中，定量变量及定性变量分别以对应的致灾因子影响等级赋值； 采用箱线图法对数值化后的数据集进行离群值检测； 对数据进行离群值替换与缺失值补充； 对离群值处理完毕的数据集进行归一标准化处理； 对数据进行离群值替换与缺失值补充包括： 对于同一变量在不同危险等级下的离群值替换过程，定性变量取其当前危险等级下的数据的众数作为离群值的替换值；对于定量变量，取其当前危险等级下数据的平均值作为离群值的替换值； 对于数据集中缺失值的补充，定性变量取其影响等级下数据的众数作为缺失数据的补充值；定量变量取其影响等级下数据的平均值作为缺失数据的补充值。

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交通运输部公路科学研究所;太原理工大学，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城路8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”。

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