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龙图腾网获悉中电建生态环境集团有限公司申请的专利一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法、装置以及设备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：CN120048406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510360742.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法、装置以及设备是由平扬;钟益斌;胡二飞;冯发堂;陈有琰;詹燕妮设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于大数据技术领域，提供了一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法、装置以及设备，包括：获取目标场景对应的环境信息；根据所述环境信息，生成自密实混凝土对应的浇筑模拟模型；将预设的施工行为数据导入所述浇筑模拟模型，对所述施工行为数据进行行为控制，得到控制行为数据。采用上述方法能够提高性能预测的准确性，并且在性能数据不满足性能指标的情况下，对期望的施工行为数据进行行为控制，提高了施工行为的准确性以及提高自密实混凝土的浇筑质量。

本发明授权一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的自密实混凝土施工质量控制方法，其特征在于，包括： 获取目标场景对应的环境信息；所述环境信息包括：浇筑空间尺寸以及场景类型； 根据所述环境信息，生成自密实混凝土对应的浇筑模拟模型；所述浇筑模拟模型是基于预设的历史有效数据进行机器学习训练得到的；所述历史有效数据是对所有历史工程数据进行数据清洗后得到的； 将预设的施工行为数据导入所述浇筑模拟模型，对所述施工行为数据进行行为控制，得到控制行为数据；所述控制行为数据为使得自密实混凝土的性能数据满足所述目标场景到对应的性能指标时的行为数据； 在所述根据所述环境信息，生成自密实混凝土对应的浇筑模拟模型之前，还包括： 获取所述历史有效数据，以及每个所述历史有效数据对应的历史预测数据；每个历史有效数据对应的历史环境与所述环境信息匹配； 根据每个所述历史有效数据以及所述历史预测数据对应的数据偏差，确定每个所述历史有效数据的数据置信度； 根据多个预设的数据特征维度，确定每个所述历史有效数据对应的历史特征指标； 根据各个所述历史有效数据对应的所述历史特征指标以及所述数据置信度，计算每个数据特征维度对应的指标偏差系数； 基于所述指标偏差系数，从所有所述数据特征维度中确定所述环境信息对应的关键特征维度； 基于所述历史有效数据在所述关键特征维度对应的各个历史特征指标，构建所述浇筑模拟模型； 所述根据各个所述历史有效数据对应的所述历史特征指标以及所述数据置信度，计算每个数据特征维度对应的指标偏差系数，包括： 对于任一历史有效数据，根据所述数据置信度计算任一历史有效数据与其他历史有效数据之间的指标偏差因子；所述指标偏差因子具体为： 其中，Devti为第i个历史有效数据对应的所述指标偏差因子；ConLvi为第i个历史有效数据对应的数据置信度；M为所述历史有效数据的数据总数；为第i个历史有效数据在第k个数据特征维度的历史特征指标；为第j个历史有效数据在第k个数据特征维度的历史特征指标； 根据各个所述历史有效数据对应的采集时间以及所述指标偏差因子，计算所述指标偏差系数；所述指标偏差系数具体为： 其中，DevtLv为所述指标偏差系数；Histimei为第i个历史有效数据对应的采集时间；Curtime为当前时间；α为预设调整常数。

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