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龙图腾网获悉华南理工大学;广州市市政工程维修处有限公司申请的专利基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度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：CN117195106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310937372.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度方法是由周立成;赵琪;胡成生;梁仲高;张健;张智民;王东明;刘子康;刘泽佳;刘逸平;蒋震宇;杨宝;汤立群设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度方法，包括：采集连续振动信号、连续振动下的温度信息和压实度信息；计算振动压路机的连续振动中不同温度和不同压实度下随振沥青混凝土路面的刚度和阻尼系数，并建立刚度和阻尼参数与连续振动下的温度、压实度之间的代数关系；计算不同类型工况下振动压路机的连续振动信号，将不同类型工况下的连续振动信号转化为压实度质量评估指标；计算压实度质量评估指标与相对应的压实度之间的相关性系数，并找到相应工况下的最优指标；训练和测试随机森林模型，得到不同工况下的压实度最优指标预测模型，并用此模型找到的最优指标来预测压实度。本发明可有效实现对沥青路面压实度智能监测。

本发明授权基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度方法在权利要求书中公布了：1.基于随机森林模型的最优指标预测沥青路面压实度方法，其特征在于，包括以下步骤： 1接收不同机械参数的振动压路机在不同碾压遍数下所采集的连续振动信号、连续振动下的温度信息以及连续振动下的压实度信息； 2根据所接收到的连续振动信号，通过二自由度粘弹性模型计算得出在振动压路机的连续振动中，不同温度和不同压实度下随振沥青混凝土路面的刚度和阻尼系数； 3采用指数函数去分别拟合随振沥青混凝土与地面之间的弹簧阻尼系统的刚度k2和阻尼系数c2与连续振动下的温度、压实度之间的代数关系； 4根据温度、振动压路机机械参数的不同，建立高温高频高幅、低温高频高幅、高温低频高幅、高温高频低幅、低温低频高幅、低温高频低幅、高温低频低幅、低温低频低幅8种不同类型的工况，通过步骤3的代数关系以及二自由度粘弹性模型计算得到8种不同类型工况下振动压路机的连续振动信号； 计算连续振动信号的具体步骤如下： 4.1根据对压实作业实际情况的考虑，将120‑170℃定为高温条件，80‑120℃定为低温条件；将40‑60Hz定为高频条件，20‑40Hz定为低频条件；将5‑8mm定为高幅条件，3‑5mm定为低幅条件； 4.2将设定的温度和压实度输入到步骤3得到的代数式中，得到弹簧阻尼系统的刚度k2和阻尼系数c2，在此过程中将一种类型的工况设置为n组数据，总共得到8n组数据； 4.3将得到的弹簧阻尼系统的刚度k2和阻尼系数c2输入到用simulink建立的二自由度粘弹性模型中，计算得到加速度信号，从而得到8种不同类型的工况下振动压路机的连续振动加速度信号； 5将不同类型工况下的连续振动信号转化为压实度质量评估指标； 6计算压实度质量评估指标与相对应的压实度之间的相关性系数，并找到不同类型工况下最大相关性系数所对应的压实度质量评估指标，作为相应工况下的最优指标； 7将压实度质量评估指标的类别作为特征值，将振动压路机的机械参数和沥青混凝土的物理参数打上标签，将所提取的特征值与标签组合成数据库，将数据库中的数据随机分成训练集与测试集，再将训练集输入随机森林模型进行机器学习，用测试集检测训练好的随机森林模型的准确率，得到不同类型工况下的压实度最优指标预测模型，并用此模型找到的最优指标来预测压实度，从而有效提高预测压实度的准确性。

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