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龙图腾网获悉四川交通职业技术学院申请的专利一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测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：CN121092935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511648313.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测方法是由易海峰;周笑悦;汪兴源;周婕;黄杰;赵凤杰设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测方法，涉及预测系统技术领域。包括采集目标路基在时间序列内的环境数据差值，环境数据差值用于构建长短期记忆神经网络的输入特征矩阵，所述环境数据差值为湿度差值和温度差值。本发明通过采集目标路基在时间序列内的环境数据差值，并将其作为长短期记忆网络的输入特征矩阵，有效捕捉了路基在不同时间和深度下的动态响应特征，同时，建立了环境数据与路基轴向距离的关联函数模型，并结合路基的材料类型、孔隙比、渗透系数、弹性系数和泊松系数进行修正，使得模型不仅具备数据驱动能力，还融入了路基固有物理特性及长期工作状态约束，从而保障了预测模型的精度和可靠性。

本发明授权一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆网络的路基沉降预测方法，其特征在于，包括： 采集目标路基在时间序列内的环境数据差值，环境数据差值用于构建长短期记忆神经网络的输入特征矩阵，所述环境数据差值为湿度差值和温度差值； 将目标路基的轴向距离基于时间轴以及输入特征矩阵进行关联，并构建关联函数模型； 依据目标路基的属性数据对关联函数模型进行修正，用于融入目标路基的固有物理特性及长期工作状态约束； 依据环境数据差值对应时间序列内的人文活动数据，界定目标路基的力学响应范围； 综合人文活动数据、力学响应范围、关联函数模型并建立长短期记忆网络的路基沉降预测模型； 将实时采集的环境数据、人文活动数据输入训练好的长短期记忆网络，并输出目标路基的沉降预测值； 所述关联函数为； 其中，； 其中，为随时间变化的轴向方向环境影响扩散系数，物理意义为环境因素在水平方向上的影响范围，越大，说明当前时间点环境因素对路基轴向方向的影响越广，反之则集中于局部区域，的计算需结合历史环境数据的累积效应，具体表达式为： ; 式中，为轴向方向初始扩散系数；为湿度累积影响系数；为累积湿度计算的时间窗口；为过去时间内湿度差值的绝对值累积量，用于反映近期湿度变化对轴向方向环境影响范围的扩张效应，为轴向方向位置x在时间t时的“空间-时间-环境”关联值；为时间衰减因子，，其中为环境影响特征时间常数；、分别为温度差值、湿度差值在水平方向的权重系数，路基深层监测点取=0.35、=0.65，用于体现深层路基受湿度变化影响更显著的工程特性； 所述属性数据包括：路基的材料类型、孔隙比、渗透系数、弹性系数和泊松系数，关联函数的修正通过对轴向方向环境影响扩散系数引入材料修正因子和非线性累积响应函数以及事件增强项来进行； 所述人文活动数据包括：车辆荷载频次、施工机械振动强度以及活动持续时间，人文活动数据通过现场监测设备或历史数据库获取，力学响应范围定义为路基在水平、垂直轴向的最大允许应变阈值，最大允许应变阈值的计算公式是基于线弹性理论与动载荷叠加原理推导而得。

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