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龙图腾网获悉长沙城市发展集团有限公司申请的专利基于多重传感器的隧道内安全监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：CN120256925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510740921.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多重传感器的隧道内安全监测方法是由何泽仪;杨云峰;金翎;胡赛鸿;禹辉;周涛;朱永;龚玺;苏宏岸;邹建来;胡晓棣;曾春江;张德昊设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重传感器的隧道内安全监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多重传感器的隧道内安全监测方法，方法包括信号采集、建立数据集、建立隧道安全监测模型和隧道安全监测。本发明属于隧道安全监测技术领域，具体是指基于多重传感器的隧道内安全监测方法，本方案通过奇异谱分解和残差信号处理提取信号信息；用Hilbert变换和相位序列的计算，保留原始信号的相位信息；根据残差信号的复杂度进行判定，提高了信号分解的适应性和效率；通过设计激活函数时引入可调参数，在负数范围内，采用指数衰减函数，有效地将负数输入映射到较小的输出范围，避免梯度爆炸问题；通过权衡随机搜索和精细化搜索设计初次移动策略，并随机选择种群的一部分个体进行随机移动；提高搜索收敛速度和质量。

本发明授权基于多重传感器的隧道内安全监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多重传感器的隧道内安全监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：信号采集； 步骤S2：建立数据集，通过奇异谱分解和残差信号处理提取信号信息，用Hilbert变换和相位序列的计算，保留原始信号的相位信息，从而建立数据集； 步骤S3：建立隧道安全监测模型，通过设计激活函数时引入可调参数，在负数范围内，采用指数衰减函数；通过权衡随机搜索和精细化搜索设计初次移动策略，并随机选择种群的一部分个体进行随机移动，以优化模型参数；从而建立隧道安全监测模型； 步骤S4：隧道安全监测； 在步骤S3中，所述建立隧道安全监测模型是基于步骤S2划分的数据集建立BP神经网络，并对模型参数进行优化；具体包括以下步骤： 步骤S31：初始化，初始化神经元的连接权重和偏置； 步骤S32：前向传播，首先计算隐藏层神经元的输入，然后通过激活函数对输入进行非线性转换得到隐藏层神经元的输出；表示如下： ； ； 式中，ui是第i个隐藏层神经元的输入；ωmi是从输入层第m个神经元到隐藏层第i个神经元的连接权重；b是隐藏层的偏置；vi是隐藏层第i个神经元的输出；f（·）是sigmoid激活函数；M是神经元总量；xm是输入层的第m个神经元的输入； 步骤S33：计算输出；所用公式如下： ； ； ； 式中，uj是第j个神经元的输入；ωij是从隐藏层第i个神经元到输出层第j个神经元的连接权重；是输出层第i个神经元的阈值；g·是激活函数；x是激活函数输入；α和是控制函数形状的激活函数参数； 步骤S34：反向传播，根据误差反向传播，逆向更新权重和阈值；当模型收敛或达到最大训练次数时，隧道安全监测模型训练完成； 步骤S35：模型参数优化。

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