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龙图腾网获悉陕西交通职业技术学院申请的专利融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法及系统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：CN120235414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510654390.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法及系统是由白杨;王占锋;李泽旸;樊静如;李凡设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法及系统，属于路面塌陷风险预测领域，该方法通过采集待测路面的实时遥感图像并识别出特征差异变化值，通过训练好的随机森林模型进行预测后得到的初始塌陷风险预测值与特征差异变化值进行融合处理，然后利用梯度提升决策树模型能够捕捉地质数据和交通荷载数据之间复杂的非线性关系的特点，对由地质数据和交通荷载数据组成的多源数据进行路面塌陷风险预测，解决现有技术存在着因依赖单一数据源以及预测模型采用简单的线性回归或经验公式而无法捕捉地质数据和交通荷载数据之间复杂的非线性关系导致路面塌陷风险预测不准确的问题。

本发明授权融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合地质雷达与交通荷载的路面塌陷风险预测方法，其特征在于，包括： 获取待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据；其中，所述地质数据包括土壤湿度值和土壤空洞值；所述交通荷载数据包括车流量和路面受压力； 将待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据输入至训练好的随机森林模型，以使训练好的随机森林模型根据待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据进行路面塌陷风险预测，得到初始塌陷风险预测值； 采集待测路面的实时遥感图像，对所述实时遥感图像进行水平特征提取，识别出所述实时遥感图像中在同一水平面上的特征差异变化值，并根据所述特征差异变化值对所述初始塌陷风险预测值进行融合处理，得到第一路面塌陷风险预测值； 将待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据输入至训练好的梯度提升决策树模型，以使训练好的梯度提升决策树模型根据待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据进行路面塌陷风险预测，得到第二路面塌陷风险预测值； 将第一路面塌陷风险预测值和第二路面塌陷风险预测值，计算最终的路面塌陷风险预测值； 将最终的路面塌陷风险预测值与预设风险等级区间进行对比，确定路面塌陷风险等级，并根据路面塌陷风险等级，对待测路面进行调控； 其中，所述训练好的随机森林模型包括若干个决策树；所述训练好的随机森林模型根据待测路面当前时刻的地质数据和交通荷载数据进行路面塌陷风险预测，得到第一路面塌陷风险预测值，包括：将待测路面当前时刻的土壤湿度值、土壤空洞值、车流量和路面受压力输入至训练好的随机森林模型的每个决策树中；对于每一决策树，利用内置的特征分裂规则对土壤湿度值、土壤空洞值、车流量和路面受压力进行递归遍历，确定目标子节点，将目标子节点存储的塌陷风险预测值作为该决策树的塌陷风险预测输出值；其中，所述目标子节点存储的塌陷风险预测值是在随机森林模型训练过程中，通过计算所有落入该子节点中训练样本的塌陷风险实际值的平均值确定；根据每一决策树的塌陷风险预测输出值，计算塌陷风险预测输出值的均值，并将塌陷风险预测输出值的均值作为第一路面塌陷风险预测值。

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