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龙图腾网获悉长江水利委员会长江科学院申请的专利一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果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：CN120030441B 。

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：202510113239.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果预测方法是由丁长栋;欧阳劭明;周黎明;丁祥;梁龙群;张宜虎;罗荣;范雷;李领;徐志;曹磊;向前;詹程远;刘倩;雷以朋;黄傲;姚少强;张昊设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果预测方法，包括：获取地下水封洞库的环境参数和施工参数，将环境参数和施工参数输入基于集成学习的灌浆效果预测模型，获取灌浆效果预测结果；灌浆效果预测模型利用训练集训练，并利用模拟退火算法对训练后的模型参数进行同步优化获得；训练集包括：地质参数、水文参数和历史施工参数；其中，灌浆效果预测模型包括：随机森林模型、梯度提升树模型、AdaBoost模型以及ANN模型。本发明结合机器学习技术，尤其是集成学习和模拟退火算法的超参数优化，为地下水封洞库工程中岩体灌浆渗控施工决策提供科学依据，从而提高灌浆工程的整体施工质量和能效。

本发明授权一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习模型的地下水封洞库灌浆效果预测方法，其特征在于，包括： 获取地下水封洞库的环境参数和施工参数，将所述环境参数和所述施工参数输入基于集成学习的灌浆效果预测模型，获取灌浆效果预测结果；所述灌浆效果预测模型利用训练集训练，并利用模拟退火算法对训练后的模型参数进行同步优化获得；所述训练集包括：地质参数、水文参数和历史施工参数； 获取所述灌浆效果预测结果包括： 将所述环境参数和所述施工参数输入随机森林模型、梯度提升树模型、AdaBoost模型，获取第一预测结果；所述随机森林模型为以决策树为基学习器进行Bagging方法集成的随机森林模型，所述梯度提升树模型为以决策树为基学习器进行Boosting方法集成的梯度提升树模型； 将所述第一预测结果作为输入数据输入ANN模型，获取所述灌浆效果预测结果；所述ANN模型为利用所述基学习器进行Stacking方法集成的ANN模型； 利用模拟退火算法对训练后的模型参数进行同步优化包括： 步骤1、将模型参数作为初始解并设置初始温度和冷却系数； 步骤2、按照冷却计划更新所述初始温度，并在所述初始解的邻域内随机选择新的解； 步骤3、计算所述新的解的适应度差，对所述适应度差进行判断，若所述适应度差小于预设值，则接受所述新的解，若所述适应度差大于预设值，则按照Metropolis准则接受所述新的解； 步骤4、将所述新的解作为当前解，重复步骤1-步骤3，直至更新后的温度低于目标阈值或到达预设迭代次数，获取最优解； 所述灌浆效果预测模型包括：随机森林模型、梯度提升树模型、AdaBoost模型以及ANN模型；所述随机森林模型、梯度提升树模型、AdaBoost模型均与所述ANN模型连接。

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