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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种融合监测数据的基坑开挖变形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：CN116226979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310073897.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种融合监测数据的基坑开挖变形预测方法是由陶袁钦;曾少翔;潘孙珏徐;虞梦菲设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合监测数据的基坑开挖变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合监测数据的基坑开挖变形预测方法，包括收集基坑工程信息，建立有限元模型；获得不确定土体参数的先验分布；利用随机抽样方法获得样本的初始集合，集合中的每个样本包含土体参数和基坑初始响应；基于有限元模型和土体参数样本，计算本开挖阶段的基坑变形值，获得预测集合；将预测值与本阶段的监测数据对比，修正更新土体参数；基于更新的土体参数，结合有限元模型，预测下一开挖阶段的变形，与下一阶段获得的监测数据对比，进行新一轮更新，直至开挖结束。本发明对基坑开挖事故的预防和及时补救具有非常重要的意义。

本发明授权一种融合监测数据的基坑开挖变形预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合监测数据的基坑开挖变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集基坑开挖工程的基本信息，建立有限元模型，作为基坑变形预测的正向计算模型； 步骤2、选择对基坑变形影响大的土体参数作为不确定参数，根据地质报告、勘探资料、既有文献，确定未知土体参数的先验分布； 步骤3、根据先验分布，随机生成土体参数的M组样本，生成初始样本集合； 步骤4、将M组样本的初始参数样本输入正向计算模型，计算获得每组输入对应的基坑开挖本阶段的变形，基坑变形和土体参数样本共同构成预测集合； 步骤5、获取开挖本阶段的现场监测数据，与由正向计算模型计算得到的该阶段基坑变形预测值作比较，基于集合卡尔曼滤波，得到更新后的土体参数和基坑变形，构成更新集合；将更新后的土体参数代入正向计算模型，获得下一阶段基坑变形预测值； 步骤6、基于不断获得的后续开挖阶段的监测数据，重复步骤5，直至所有开挖阶段结束； 步骤4中，将M组样本的初始参数样本输入正向计算模型，计算获得每组输入对应的基坑开挖本阶段的变形，基坑变形和土体参数样本共同构成预测集合，具体包括： 由正向计算模型计算得到的基坑变形和土体参数样本构成预测状态向量，符号代表将会在下一更新步中被修正的预测状态向量，M组预测状态向量的样本构成预测集合，i为样本序号，i=1,2,…,M，预测集合的均值和协方差矩阵计算公式如下： ； ； 式中，表示预测集合的均值，表示预测集合的均值的转置；表示预测状态向量，表示预测状态向量的转置，i表示样本序号，M表示样本数，i=1,2,…,M；表示协方差矩阵； 步骤5中，获取开挖本阶段的现场监测数据，与由正向计算模型计算得到的基坑变形预测值比较，具体包括： 进行预测值和监测值的比较，两者的权重由卡尔曼增益矩阵K确定，计算公式如下： ； 式中，K表示卡尔曼增益矩阵；P表示协方差矩阵，其由步骤4计算得到；H为观测算子，意在将增广状态空间转换至观测空间，表示观测算子的转置；R为观测误差矩阵；上标“-1”表示逆矩阵； 预测集合中的每个预测状态向量被修正更新，得到更新状态向量，计算公式如下： ； 式中，为更新后的状态向量，i表示样本序号，i=1,2,…,M，M表示样本数；K表示卡尔曼增益矩阵；为现场监测值；H为观测算子；表示预测状态向量，i表示样本序号，i=1,2,…,M，M表示样本数。

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