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龙图腾网获悉山西省公路局晋城分局申请的专利一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高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：CN120316875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510393150.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法是由栗飞;乔海燕;冯伟;李军耀;朱清伟;赵玉芬;杨瑞;杨云峰;么伟;郭闫光;宋智凯设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于波形梁护栏技术领域。为了解决现有依赖传统实地测量和人工甄选方式选择护栏加高方案的问题，提供了一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法，此方法包括获取数据集，数据集为试点路段的影响护栏加高的影响因子和护栏升高的实际值，建立预测模型，输入为试点路段的影响护栏加高的影响因子，输出为试点路段的护栏升高的实际值，获取待施工路段的影响因子，将其输入至预测模型中，并对预测模型进行优化，预测模型输出待施工路段的护栏升高的预测值，建立随机森林模型，随机森林模型基于预测模型的输出和护栏的防撞等级，选择最优护栏加高方案，此方法减少了实地考察的开支，实现了自动化方案选择，提升了工作效率。

本发明授权一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取试点路段的影响护栏加高的影响因子和护栏升高的实际值，将试点路段的影响护栏加高的影响因子和护栏升高的实际值作为数据集； S2、建立预测模型，预测模型的输入为试点路段的影响护栏加高的影响因子，预测模型的输出为试点路段的护栏升高的实际值； S3、获取待施工路段的影响因子，将待施工路段的影响因子输入至预测模型中，并对预测模型进行优化，预测模型输出待施工路段的护栏升高的预测值； S4、建立随机森林模型，随机森林模型基于待施工路段的护栏升高的预测值和护栏的防撞等级，选择最优护栏加高方案； 护栏加高方案包括改进护栏的托架、改进护栏的防阻块和附加套筒（4）； 改进护栏的托架包括增加原有托架的高度、增加原有托架与护栏的波形梁连接的第一螺纹孔至原有托架与护栏的立柱（1）连接的第二螺纹孔的距离； 改进护栏的防阻块为调整原有防阻块与护栏的波形梁连接的第三螺纹孔至防阻块底部的距离、及原有防阻块与护栏的立柱（1）连接的第四螺纹孔至防阻块底部的距离； 附加套筒（4）为在护栏的立柱（1）上嵌设套筒（4），且在套筒（4）的高度方向上开设第五螺纹孔（401）和第六螺纹孔（402），第五螺纹孔（401）通过螺栓与护栏的立柱（1）连接，第六螺纹孔（402）通过螺栓与护栏的托架或护栏的防阻块连接； 对设置有托架的B级或C级双波形梁护栏，当在0~65mm时，改进护栏的托架；当在65~130mm时，改进护栏的托架并附加套筒（4）；当在130~250mm时，在护栏的立柱（1）上附加套筒（4）。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西省公路局晋城分局，其通讯地址为：048026 山西省晋城市凤台东街389号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。