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龙图腾网获悉安徽省七星工程测试有限公司申请的专利一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力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：CN113987925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111218313.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力预警方法是由陈发军;付书林;程勇刚;李迪;鲍大春;叶刘克;陈翔;张菲却;杨玉盟;葛磊设计研发完成，并于2021-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力预警方法，该方法利用高斯过程回归模型在非线性时间序列预测方面的优势，对钢渡槽结构在温度和通水荷载作用下的应力状态进行预测，实现截面安全性能的实时预警。本发明方法利用一个与预测过程同步更新的窗口函数选择训练数据，由于窗口长度不随时间序列的增加而增加，当监测数据量大幅增加时，能够显著增强结构应变极值的预测与预警效率，对大型钢渡槽结构的长期健康监测和结构安全评估具有重要的理论意义和工程应用价值。

本发明授权一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于滑窗高斯过程模型的钢渡槽结构极值应力预警方法，其特征在于，按如下步骤进行： 步骤1、利用在钢渡槽结构关键截面处设置的应变传感器，记录结构在长期服役状态下的应变数据，并将获得的应变监测数据作为高斯过程模型的初始训练数据，训练数据可表述为其中，表示长度为n的应变监测数据，为对应的时间序列； 步骤2、利用步骤1所述的训练数据，对高斯过程模型进行训练，获得训练后的高斯过程模型，并预测钢渡槽关键截面在tn+1时的应变数据yn+1； 步骤3、将步骤2中得到的tn+1时刻的应变预测值导出，并将其换算成截面的应力值，将预测的应力值与钢渡槽结构关键截面的允许应力值对比，并以此作为钢渡槽结构预警条件设置的依据； 步骤4、设置滑动窗口长度，当tn+1时刻的应变值获得后，将其放入训练数据中，此时，为了预测下一时刻的应变响应，窗口同时向前更新一步，确保训练数据维度保持为n； 步骤5、重复执行步骤1～步骤4，对钢渡槽结构关键截面的安全性能进行实时预警； 步骤2中对高斯过程模型进行训练，优化高斯过程预测模型的超参数，其过程可以表述为：结合贝叶斯推理方法和步骤1中所述的初始训练数据，构建在已知条件下的似然函数，简化后如等式1所示，其对高斯过程模型超参数的偏导计算结果如等式2所示： 在上述等式中，为高斯过程模型需要确定的超参数；R为n×n协方差矩阵，可以通过等式3进行确定； 在等式3中，Rij＝Cyi,yj,其中，C.,.为高斯过程模型核函数，可进一步表示为： 其中η2为时间序列的方差；lk为特征长度尺度；d为输入维度； 利用共轭梯度优化算法对所述的似然函数LΘ进行优化，推导出超参数的最优解，如等式5所示： 。

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