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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利一种基于机器学习的T梁预应力摩阻损失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：CN120745447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511233422.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的T梁预应力摩阻损失预测方法是由张云龙;马赫;钱雪松;钟云鹏;杨兵设计研发完成，并于2025-09-01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T梁预应力摩阻损失预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的T梁预应力摩阻损失预测方法，属于机器学习领域，方法包括：获取若干桥梁的原始数据，并对所述原始数据进行预处理；其中，所述原始数据包括：桥梁尺寸数据和桥梁工作数据；构建基于激活函数的预设神经网络模型，定义相关训练函数与验证函数；基于预处理后的数据，利用所述相关训练函数与验证函数，对所述预设神经网络模型进行训练与验证，获取预测模型；基于所述预测模型，进行T梁预应力摩阻损失预测。本发明能够更准确地预测桥梁T梁预应力摩阻损失，提高了桥梁施工监测的效率、准确性和可靠性，具有工程适应性强，预测效率高等优点。

本发明授权一种基于机器学习的T梁预应力摩阻损失预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的T梁预应力摩阻损失预测方法，其特征在于，包括： 获取若干桥梁的原始数据，并对所述原始数据进行预处理；其中，所述原始数据包括：桥梁尺寸数据和桥梁工作数据； 构建基于激活函数的预设神经网络模型，定义相关训练函数与验证函数； 基于预处理后的数据，利用所述相关训练函数与验证函数，对所述预设神经网络模型进行训练与验证，获取预测模型； 基于所述预测模型，进行T梁预应力摩阻损失预测； 对所述原始数据进行预处理包括： 基于相关系数与符号回归的特征工程选择性提取、特征工程增强、数据标准化； 所述特征工程选择性提取与特征工程增强包括： 定义初始特征工程；其中，所述初始特征工程包括：计算截面处下缘挠度、梁高、两级不同钢筋面积、计算截面面积、形心与惯性矩； 采用基于遗传算法的符号回归模型多次回归初始特征工程与待 预测标签，并采用相关性函数对初始特征工程进行特征增强； 基于所述预测模型，进行T梁预应力摩阻损失预测包括： 获取针对输入数据的相关预测结果并进行量纲还原，对预测结果进行计算与可视 化；其中，R为决定系数。

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吉林建筑大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街5088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”。

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