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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质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：CN119889261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411950802.9，技术领域涉及：G10K11/16；该发明授权一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质是由王献忠;魏佳杰;齐文超;姜权洲;邵岳川设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质，属于振动噪声控制技术领域，基于RBF神经网络的声场预测方法包括建立声场结构模型，对声场结构模型进行声场振动模拟，获得不同工况下的声场振动数据；基于声场振动数据对构建的RBF神经网络进行训练，并对RBF神经网络的参数进行调整，其中，RBF神经网络包括输入层、隐藏层、输出层；基于训练完备的RBF神经网络对待预测的声场振动数据进行预测，获得总声压级预测值，提高了声场预测精度以及预测效率。

本发明授权一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，包括： 建立声场结构模型，对所述声场结构模型进行声场振动模拟，获得不同工况下的声场振动数据，其中，所述声场振动数据包括振动数据以及噪声数据； 基于所述声场振动数据对构建的RBF神经网络进行训练，并对所述RBF神经网络的参数进行调整，其中，所述RBF神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述基于所述声场振动数据对构建的RBF神经网络进行训练，并对所述RBF神经网络的参数进行调整，包括： 构建RBF神经网络，确定所述RBF神经网络的参数； 对所述声场振动数据进行划分，获得训练集数据和测试集数据； 将所述训练集数据输入至所述输入层中，通过所述输入层对所述训练集数据进行转化，获得数值化的向量； 将所述数值化的向量输入至所述隐藏层中，通过所述隐藏层对所述数值化的向量进行非线性变换和特征提取，获得特征向量，其中，以径向基函数为所述隐藏层的激活函数的神经元； 将所述特征向量输入至所述输出层中，通过所述输出层对所述特征向量进行线性组合，获得预测结果； 对所述预测结果进行反归一化处理，获得预测数据，对所述预测数据进行误差计算，获得误差，基于所述误差对所述RBF神经网络的参数进行调整，以获得训练完备的RBF神经网络； 将所述测试集数据输入至训练完备的RBF神经网络中，获得测试集的预测数据，基于所述测试集的预测数据对训练完备的所述RBF神经网络进行评估； 基于训练完备的所述RBF神经网络对待预测的声场振动数据进行预测，获得总声压级预测值，其中，所述基于训练完备的所述RBF神经网络对待预测的声场振动数据进行预测，获得总声压级预测值，包括： 将待预测的声场振动数据中的振动数据输入至训练完备的所述RBF神经网络中，基于训练完备的所述RBF神经网络对所述振动数据进行预测，获得与所述振动数据相同频点的噪声数据； 基于所述噪声数据获得总声压级预测值。

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