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龙图腾网获悉四川盛达世纪建设工程有限公司申请的专利一种软土区路基沉降预测系统及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：CN120217880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510349021.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种软土区路基沉降预测系统及方法是由马利;陈默;徐建朋;尚珊设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软土区路基沉降预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及岩土工程领域，特别是涉及一种软土区路基沉降预测系统及方法，应用于公路、铁路等交通基础设施的软土地基路基沉降监测与预测；本发明涵盖数据采集、预处理、模型构建、预测分析和反馈优化五大模块；数据采集模块负责收集路基参数及沉降历史数据；预处理模块进行异常值剔除和归一化处理；模型构建模块基于梯度提升决策树算法建立预测模型，预测分析模块则利用处理后的数据和模型进行沉降预测；反馈优化模块将预测结果与实测数据比对，优化模型；相比传统方法，预测精度显著提高，平均误差降低40%以上；此外，系统通过多模型并行预测和AI驱动的参数自适应修正，具备强大环境适应性，能自动调整预测策略以适应不同地质条件。

本发明授权一种软土区路基沉降预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种软土区路基沉降预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集软土区路基参数及沉降历史数据；数据预处理模块，与所述数据采集模块通信连接，用于对采集的数据进行异常值剔除和归一化处理；模型构建模块，与所述数据预处理模块通信连接，用于基于梯度提升决策树算法构建路基沉降预测模型；预测分析模块，与所述模型构建模块通信连接，用于根据处理后的数据及构建的模型进行沉降预测；反馈优化模块，与所述预测分析模块通信连接，用于将预测结果与实测数据比对并优化预测模型； 所述模型构建模块包括：特征提取单元，用于从预处理后的数据中提取预测模型所需的输入特征；GBDT算法单元，用于通过迭代方式训练弱分类器并构建梯度提升决策树模型；树结构优化单元，用于通过树结构复杂度参数γ和叶子节点惩罚参数λ控制模型复杂度；物理模型融合单元，用于将物理测试结果与数值模拟结果进行融合，增强模型的物理意义； 特征提取单元采用了多尺度时空特征提取与融合技术，所述多尺度时空特征提取与融合技术包括以下核心步骤： 1时间尺度分解：采用小波分解将沉降时间序列分解为短期波动、中期趋势和长期演化三个尺度的组件； 2空间尺度特征提取：从点、线、面三个空间尺度提取沉降特征； 点尺度特征：直接使用监测点的沉降数据及其一阶导数和二阶导数； 线尺度特征：通过B样条插值构建沿线剖面的沉降分布函数： ， 其中为剖面上位置x处的沉降量，为k阶B样条基函数，为控制点； 面尺度特征：采用张量分解方法从二维沉降分布中提取主要模式： ， 其中，为沉降数据张量，和分别为第r个CP分解的分量向量，表示外积运算，为分解秩； 3时空特征融合：通过自适应权重融合不同尺度的时间和空间特征； 所述预测分析模块引入了时空自注意力机制， 所述时空自注意力机制的核心算法如下： 1时间自注意力计算：捕捉不同时间点之间的依赖关系； 2空间自注意力计算：捕捉不同监测点之间的空间相关性； 空间自注意力机制通过以下步骤实现： , , ， ， ， 其中，为空间特征矩阵，为空间距离矩阵，引入可以将地理距离信息融入注意力计算中，的计算公式为： ， 其中，为监测点i和j之间的地理距离，为可学习的距离衰减系数； 3时空注意力融合：整合时间和空间维度的注意力信息； 4多头注意力：采用多头注意力机制，然后合并结果。

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