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龙图腾网获悉安徽建工水利开发投资集团有限公司申请的专利一种边坡防护监测与预警系统的设计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：CN120524663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510604486.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种边坡防护监测与预警系统的设计方法是由施德;程杨;梅进军;任良和;戴可人;张海军;范洋洋;郑虎;葛厚海;朱玲娟设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边坡防护监测与预警系统的设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及边坡防护技术领域，尤其涉及一种边坡防护监测与预警系统的设计方法。其技术方案包括构建多维感知网络、时空特征分析与多物理场耦合建模、动态风险评估与智能预警策略、分级响应机制和系统验证。本发明通过多维感知网络提升了数据互补性与分析可靠性，结合动态采样措施解决了漏采问题，并通过改进型Moran'sI指数分析降低了误判率，另外，通过渗流‑压力‑温度耦合模型量化了水‑离‑热交互效应，进一步提高系统监测与预警精确性，并根据贝叶斯网络动态提高决策依据的可靠性，最后通过动态阈值机制自动调整预警阈值，解决了传统系统所采用的固定阈值无法随环境变化动态调整的问题，降低了误报率和漏报率。

本发明授权一种边坡防护监测与预警系统的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种边坡防护监测与预警系统的设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多维感知网络对边坡数据进行采集：通过传感器网络与时空同步技术，构建覆盖边坡的多维感知网络； 时空特征的分析与多物理场耦合建模：基于空间自相关分析与采用图卷积网络建立渗流-应力-温度场全耦合模型； 动态风险评估与智能预警策略：通过贝叶斯网络进行多源证据的概率推理，并基于强化学习算法动态优化预警阈值； 建立分级响应机制与系统优化：通过所述分级响应机制根据风险等级触发不同处置措施，并通过对模型参数进行在线更新； 系统验证：进行多维度性能测试对系统可靠性进行验证，同时通过基准值标定与联调测试对系统进行验证； 所述时空特征的分析与多物理场耦合建模包括以下步骤： 空间特征分析与异常检测：采用改进型Moran'sI指数分析监测参数的空间相关性，对变形集中区域进行识别，并引入距离衰减因子，所述改进型Moran'sI指数公式如下： ； 其中，为传感器节点数量，为空间权重矩阵，且，为距离衰减因子，为节点与的欧式距离，为节点的监测参数值，为参数均值，通过对Moran'sI值的大小对空间区域进行判断，包括空间弱关联区域和空间强关联区域，当判定为空间强关联区域时进行局部加密监测； 通过时空图卷积网络对节点间的时空依赖关系进行建模，其公式表示为： ； 其中，为第层特征矩阵，为第阶Chebyshev多项式基函数，为归一化拉普拉斯矩阵，为第层第阶多项式的可训练参数矩阵，为激活函数； 多物理场动态耦合建模：通过有限元-离散元耦合算法求解耦合方程，三级耦合控制方程如下： ； 其中，为随温度变化的渗透系数，为水头，为储水率，为降雨入渗等源汇项，为应力张量，为土体密度，为重力加速度，为位移向量，为Biot系数，为比热容，为导热系数，为耗散系数。

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