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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化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：CN119811560B 。

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：202411896349.8，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法是由陈先华;谭劲鸿;王世奇;徐刚;卓上智;范玉楼;孟啸光;袁文博设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法，包括整理并预处理沥青混合料高温性能数据，采用灰关联分析法，基于灰度分析结果对数据集进行筛选，确定高温性能预测模型的输入和输出；搭建ANN、SVM、GPR三种机器学习模型，实现对沥青混合料高温性能的预测，并对模型进行可视化处理；基于高温性能优选预测模型，利用贝叶斯优化算法对沥青混合料的配合比进行针对性设计优化，并通过限定配合比中的部分参数模拟不同实际工况下的应用需求。本发明提供了可靠的预测信息，降低了沥青混合料在高温性能测试与配合比设计的试验成本，缩短了材料设计与研发周期，推进了沥青混合料性能预测与优化的数字化与智能化发展。

本发明授权基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1：整理并预处理沥青混合料高温性能数据，采用灰关联分析法，分析不同沥青混合料沥青针入度、沥青软化点、油石比、矿料级配信息、混合料空隙率、矿料间隙率以及有效沥青饱和度特征指标参数对沥青混合料高温性能指标参数的影响程度，基于灰度分析结果对数据集进行筛选，确定高温性能预测模型的输入和输出； S2：搭建ANN、SVM、GPR三种机器学习模型，实现对沥青混合料高温性能的预测，并对模型进行可视化处理，利用CV交叉验证来验证各机器学习回归模型的预测性能，并选出最佳预测模型； S3：基于最佳预测模型，利用贝叶斯优化算法对沥青混合料的配合比进行针对性设计优化，并且通过限定配合比中的部分参数，以模拟不同实际工况下的应用需求； 所述步骤S3中贝叶斯优化算法的设定目标函数表示为： 其中，obj是目标函数值，prediction是将当前优化配方带入最佳预测模型后得到的预测值，targetY是优化目标值，gradation是矿料级配。

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