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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利一种隧道衬砌类型的智能确定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：CN120068209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510039875.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种隧道衬砌类型的智能确定方法是由戴林发宝;孙文昊;肖明清;陈文明;何应道;刘先林;李家健设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道衬砌类型的智能确定方法在说明书摘要公布了：一种隧道衬砌类型的智能确定方法，包括：获取已设计隧道的数据集；根据所述已设计的隧道数据集，构建衬砌类型子数据集；根据所述衬砌类型子数据集，构建GWO‑NGBoost衬砌类型预测模型；对于待预测隧道，基于地质勘察数据确定围岩等级的区段划分；对于待预测隧道每个区段，分别提取特征并输入到对应围岩等级的衬砌类型预测模型中,实现对衬砌类型的预测。本发明通过在各隧道衬砌类型子数据集中建立GWO‑NGBoost模型，实现衬砌类型的预测，整个过程标准统一、可自动化高效完成。本发明在各隧道衬砌类型子数据集中构建对应的衬砌类型预测模型，最终构建了多个衬砌类型预测模型，可有效提高衬砌类型预测的精度。

本发明授权一种隧道衬砌类型的智能确定方法在权利要求书中公布了：1.一种隧道衬砌类型的智能确定方法，其特征在于，包括： S100.获取已设计隧道的数据集； S200.根据所述已设计的隧道数据集，构建衬砌类型子数据集； S300.根据所述衬砌类型子数据集，构建GWO-NGBoost衬砌类型预测模型；S300中，根据所述衬砌类型子数据集，构建GWO-NGBoost衬砌类型预测模型，具体方法包括： S301.数据集划分,在同一个衬砌类型子数据集中，将数据集划分为训练集和测试集，训练集用来构建模型以及寻找最优超参数，测试集用来评估模型； S302.利用GWO算法寻找NGBoost模型的最优超参数； S303.构建衬砌类型预测模型，对于每个衬砌类型子数据集，基于获得的最优超参数在整个训练集上建立NGBoost衬砌类型预测模型，最终获得多个衬砌类型子数据集对应的多个NGBoost衬砌类型预测模型； S400.对于待预测隧道，基于地质勘察数据确定围岩等级的区段划分； S500.对于待预测隧道每个区段，分别提取特征并输入到对应围岩等级的衬砌类型预测模型中,实现对衬砌类型的预测。

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