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龙图腾网获悉中建八局发展建设有限公司申请的专利一种桥梁监测传感器布设时长判断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：CN115906552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211181389.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种桥梁监测传感器布设时长判断方法是由许岳峰;钟仁亮;徐世桥;刘振;高福庆;王晓刚;陈江;梁斌;王保栋;韩洪鹏设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁监测传感器布设时长判断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种桥梁监测传感器布设时长判断方法，属于桥梁结构监测技术领域，该桥梁监测传感器布设时长判断方法通过依据所测量的桥梁参数，计算出桥梁所需监控数据变化的节点位置；利用所述桥梁所需监控数据变化的节点位置和各节点对应的监控传感器数据建立监测数据集；抽取所述监测数据集中所述桥梁所需监控数据变化的节点位置和所述各节点对应的监控传感器数据建立神经网络模型；对所述神经网络模型进行训练，将所述桥梁所需监控数据变化的节点位置分为永久监控节点和周期监控节点；该方法通过神经网络对桥梁所需监测的节点位置进行筛选，选取出永久监控节点和周期监控节点，解决了判断桥梁传感器布设时长的问题。

本发明授权一种桥梁监测传感器布设时长判断方法在权利要求书中公布了：1.一种桥梁监测传感器布设时长判断方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：依据所测量的桥梁参数，采用有限元算法计算出桥梁所需监控数据变化的节点位置； S02：在所述桥梁所需监控数据变化的节点位置放置监控传感器，记录监控传感器数据； S03：利用所述桥梁所需监控数据变化的节点位置和各节点对应的监控传感器数据建立监测数据集； S04：抽取所述监测数据集中所述桥梁所需监控数据变化的节点位置和所述各节点对应的监控传感器数据建立神经网络模型； S05：对所述神经网络模型进行训练，将所述桥梁所需监控数据变化的节点位置分为永久监控节点和周期监控节点； S06：保留所述永久监控节点的监控传感器，移除所述周期监控节点上的监控传感器； S07：对所述周期监控节点进行周期性数据测量； 所述S05中对所述神经网络模型进行训练的具体操作步骤包括： 通过卷积神经网络训练得到节点对应的监控传感器数据变化频率，具体包括向前传播训练和反向传播网络训练两个阶段，所述向前传播网络训练是，将输入的所述桥梁所需监控数据变化的节点位置和所述各节点对应的监控传感器数据提取处特征图像，并将得到的特征图像转化为一维向量，输入全连接层，由分析器得出识别结果，即输出向量，所述输出向量的每个值表示输入数据块分别为节点对应的监控传感器数据变化频率；所述反向传播网络训练是：当前向传播网络训练的输出结果与期望输出不符时，采用随机梯度下降优化算法进行反向网络训练，更新卷积层的参数；所述S05中永久监控节点为该节点对应的监控传感器数据变化频率高，即需要实时监控的节点，所述周期监控节点为该节点对应的监控传感器数据变化频率低，即不需要实时监控的节点，其中，所述节点对应的监控传感器数据变化频率的高低由神经网络模型进行判断。

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