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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法、装置及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：CN119783496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411614422.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法、装置及介质是由徐易禛;方根深;邓昊宇;张家宁;温作鹏设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：选取并设置光纤传感器；进行混凝土温度监测的模拟实验，利用光纤传感器获取当前混凝土准确的温度监测数据和透射光谱数据；对温度监测数据进行移动平均算法处理，得到特征温度数据；将透射光谱多个峰值点的测量数据作为深度神经网络模型的输入，将经过移动平均算法处理后的特征温度数据作为深度神经网络模型的输出，对模型进行训练；在正常环境中利用光纤传感器获取混凝土的透射光谱数据，输入训练完成的深度神经网络模型，输出温度预测值。与现有技术相比，本发明具有提高了混凝土温度监测的经济性、准确性等优点。

本发明授权基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光纤传感器与机器学习的混凝土温度监测优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选取并设置光纤传感器； S2、进行混凝土温度监测的模拟实验，利用光纤传感器获取当前混凝土准确的温度监测数据和透射光谱数据； S3、对温度监测数据进行移动平均算法处理，得到特征温度数据； S4、将透射光谱多个峰值点的测量数据作为深度神经网络模型的输入，将经过移动平均算法处理后的特征温度数据作为深度神经网络模型的输出，对模型进行训练； S5、在正常环境中利用光纤传感器获取混凝土的透射光谱数据，输入训练完成的深度神经网络模型，输出温度预测值； 所述步骤S3中，对温度监测数据进行时间、空间、质量维度的移动平均算法处理，分别在时间、空间、质量维度上以所有有效传感器的原始监测数据的算术平均值表征该传感器某时刻、某空间点的特征温度数据； 所述深度神经网络模型的输入为透射光谱多个峰值点的波长； 所述深度神经网络模型的训练具体包括以下步骤： 收集不同温度和应变条件下由倾斜布拉格光栅传感器记录的透射光谱波长数据； 选择特定数量的波长峰值点作为模型输入，对应的特征温度数据作为模型输出，将数据集按比例划分为训练集、验证集、测试集，利用训练集对模型进行训练，利用验证集对模型进行验证，并选择在测试集上表现最好的模型作为最优模型，完成模型训练。

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