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龙图腾网获悉中国市政工程西北设计研究院有限公司申请的专利基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警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：CN121407615B 。

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：202511998636.4，技术领域涉及：E02D33/00；该发明授权基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警方法是由杜俊;马自强;李晓龙;王沈力;王冲;米庆文;席大成;胡殿杰;张帆设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警方法，包括静态属性数据获取、动态监测数据采集、作用历程数据采集、数据的网格化融合、第一神经网络模型的构建与训练、第二神经网络模型的构建与训练、定期监测与智能诊断和智能预测与事前预警；通过将路基的竖向变形场与盐浓度场空间连续数据、勘察资料、交通荷载及冻融循环等作用历程数据进行数据融合，继而利用串联的神经网络模型预测当前、未来工况下路基的病害类型及其严重程度，实现了从多源数据融合、变形预测到病害识别的全链条智能化分析，解决了传统方法监测碎片化、预警滞后的问题，显著提升了季冻区盐渍化路基健康状态的感知能力与事前预警水平。

本发明授权基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的季冻区盐渍化路基变形监测及预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、静态属性数据获取：从道路勘察设计文件中提取路基层的岩土属性参数，所述岩土属性参数包括压缩模量、粘聚力、内摩擦角、含水量、孔隙率及密度； S2、动态监测数据采集：采用车载激光扫描设备和电磁感应设备，同步采集路基层的激光点云数据和电导率数据，并同步记录采集时间与空间位置信息； S3、作用历程数据采集：根据监测时间与空间位置信息，采集作用历程数据，包括标准荷载累计作用次数和冻融循环累计作用次数；所述标准荷载累计作用次数通过道路管理部门提供的交通流量监测站的车型、轴重、通行数量数据进行换算，将不同车型的轴载作用统一换算为等效标准轴载作用次数，再按监测周期进行累加，从而得到每个路段位置的标准荷载累计作用次数；所述冻融循环累计作用次数根据道路沿线气象站的逐时温度数据进行判定，当监测点温度在24小时内出现由低于0℃升至高于0℃并再次降至低于0℃的过程时，计为一次有效冻融循环，从而统计得到每个路段位置的冻融循环累计作用次数； S4、数据的网格化融合：建立统一地理参考系和规则的平面网格；将所述岩土属性参数和作用历程数据插值映射至网格单元；对所述激光点云数据进行配准和差分计算，提取竖向变形值并插值生成覆盖全路段的竖向变形场栅格矩阵；对所述电导率数据进行配准，基于预建立的标定模型换算为盐浓度，并插值生成覆盖全路段的盐浓度场栅格矩阵；所述标定模型通过以下方式建立：在现场路基沿线及盐渍化变异区域钻取不少于30个代表性土样，测定其实验室盐浓度与车载设备测量的电导率，进行回归分析得到盐浓度与电导率的映射关系；通过在现场路基沿线及盐渍化变异区域系统钻取不少于30个具有代表性的土样，随后在实验室内采用电导率滴定法测定土样的真实盐浓度S，并与车载电磁感应设备在同一位置测得的电导率T进行回归分析；回归分析优先采用一元线性回归模型，如下式所示： S=k1·T+k21其中，k1和k2均为标定系数；若一元线性回归模型的判定系数R2低于预设阈值，则采用更高阶多项式或机器学习方法进行拟合，以提高标定模型的适应性；其中，判定系数R2通过公式R2=1-SresStot计算，用于评估一元线性回归模型的拟合优度，Sres为残差平方和，Stot为总平方和；预设阈值根据历史数据实验确定； S5、第一神经网络模型的构建与训练：构建并训练第一神经网络模型，其输入为每个网格单元的岩土属性参数、作用历程数据及盐浓度场栅格矩阵，输出为对应网格单元的竖向变形预测值，采用图神经网络模块与深度神经网络的组合架构； S6、第二神经网络模型的构建与训练：构建并训练第二神经网络模型，其输入为表征路基整体变形空间的竖向变形场栅格矩阵，输出为病害类型及严重程度等级，采用基于注意力机制的双路径卷积神经网络； S7、定期监测与智能诊断：在运营期内，将获取的竖向变形场栅格矩阵输入至训练完成的第二神经网络模型，获取病害类型及其严重程度； S8、智能预测与事前预警：基于未来预测的标准荷载累计作用次数、冻融循环累计作用次数和盐浓度场栅格矩阵数据，形成未来预测工况参数集并输入至训练完成的第一神经网络模型，得到预测的竖向变形场栅格矩阵，并输入至训练完成的第二神经网络模型，得到未来预测工况下的病害类型及其严重程度，并据此生成预警信息。

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