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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移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：CN119647201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411829139.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移预测方法是由董金华;鲁亦凡;胡宇轩;耿光辉;骆汉宾;方伟立设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能建造领域，公开了一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移预测方法，包括根据勘察报告计算理论弹性模量，采用拉丁超立方体采样方法和正交实验设计方法构建样本空间；选择合适的本构模型，通过有限元计算出对应的侧向位移；基于方差的全局敏感性分析对数据集降维处理，以加快后续反演时的收敛；通过集成学习方法训练SKRR‑LSBOOST模型以代替传统模型；将改进的河马优化算法与代替模型结合，运用到参数反演中；基于反演参数定义的有限元模型进行正演分析，以预测深基坑下一开挖阶段的变形。通过本发明方法充分发挥数值模拟与数据驱动的优势，根据岩土参数，降低计算成本，实现更高的预测精度，提高基坑变形预测的准确性。

本发明授权一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合有限元与数据驱动的深基坑位移预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1数据准备：根据现场岩土勘察报告和现场调查获取的土层物理信息获取参数，计算出弹性模量理论值，采用正交实验设计和拉丁超立方体采样确定与优化样本空间； S2数值模拟：构建莫尔-库伦本构模型，将步骤S1获得的弹性模量理论值输入有限元模型并输出水平位移； S3全局灵敏度分析：基于步骤S2输出的水平位移进行基于方差的全局灵敏度分析，去除灵敏度较低的测量点，实现对合成数据集的降维； S4集成学习代替模型：基于步骤S3全局灵敏度分析的数据集利用AdaBoost集成优化算法调整每个样本的权重，对多种机器学习算法进行训练和整合，形成代替模型； S5改良的河马算法：基于步骤S4获得的代替模型利用Sin映射、反向学习与柯西变异对河马算法进行改良并运用于参数反演中，通过目标函数输出弹性模量；所述步骤S5中，基础河马优化算法包括种群初始化、位置更新阶段、防御策略阶段和捕食者规避阶段，具体步骤如下： S5.1种群初始化：通过Sin映射初始化河马种群，初始值不能设为0，以避免产生零点和不动点，映射方程如下： 其中，Xi+1表示Sin混沌映射后第i个候选解在总体中的位置,C表示种群的规模； S5.2位置更新阶段：引入动态自适应加权因子ω，加速收敛的同时提高搜索精度，其计算公式如下： 其中，t与tmax分别表示当前迭代次数和最大迭代次数； 雌性河马或未成熟河马的位置更新，其计算公式如下： 其中，MGi表示总体中随机选择的几个候选解决方案的平均值；besthippo表示总体中已知的最佳候选解决方案；变量lb和ub分别表示决策变量的下限和上限，r是一个从0到1的随机数； 雄性河马位置更新，其计算公式如下： 其中，E为雌性河马或未成熟河马的位置，h1由随机数和随机向量组成，其计算公式如下： 其中，I表示1或2、Q表示0或1； 雄性首领河马的位置更新，其计算公式如下： 其中，MGi表示总体中随机选择的几个候选解决方案的平均值；besthippo表示总体中已知的最佳候选解决方案；r是一个从0到1的随机数； 该阶段的最优解，其计算公式如下： 其中，为雄性首领河马的位置，为雄性河马的位置，Fit为合适的评估函数； S5.3防御策略阶段：该阶段河马算法未改动，更新后将新的候选解与当前候选解进行比较，并选择最优解进行迭代，其计算公式如下： 其中，为防御策略阶段新的候选解，Xi为当前候选解； S5.4捕食者规避阶段：引入动态选择策略更新目标位置，由选择概率PS决定，其计算公式如下： 其中，t与tmax分别表示当前迭代次数和最大迭代次数； 在河马算法中引入反向学习策略，扩展算法空间，通过当前解反向得出对应逆解，通过对比筛选出更优解；b1表示信息交换控制参数，其计算公式如下： 其中，t与tmax分别表示当前迭代次数和最大迭代次数； 在河马算法中引入柯西变异，服从柯西分布的随机变量η根据如下公式计算； η＝tan[ξ-0.5π] 其中，ξ表示区间[0,1]中的随机数； 根据选择概率交替使用反向学习策略和柯西变异策略，以便目标位置的动态调整；当随机数rPs选择柯西变异；否则使用反向学习策略，捕食者规避阶段的产生的候选解的计算公式如下： 其中，r表示[0,1]区间的随机数，η表示柯西变异的随机变量，b1表示信息交换控制参数； 在河马算法完成该阶段更新后，将该阶段的产生的候选解与防御策略阶段的最终解比较，并确定本次迭代的最优解，其计算公式如下： 其中，表示捕食者规避阶段的产生的候选解，Xi为当前候选解； 将改进后的河马算法应用到参数反演，其反演的目标函数为： FXbest＝minFXi 式中，第n个监测点测量的侧向位移值为对应的模型计算值为Hn，wn为监测点的权重；Xbest为所有迭代最终产生的最优解Xi中的最小值； S6有限元分析预测：将步骤S5通过多参数反演所得到的结果输入有限元模型进行正演分析，所输出的横向位移即为下一阶段的预测值，以实现对深基坑位移预测。

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