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龙图腾网获悉中铁二十五局集团电务工程有限公司申请的专利一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控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：CN120655225B 。

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：202510686008.6，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控方法是由刘重庆;戚海方;段海周;于玉轮;卢想;周鹏;陈小双;吴文瑞设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控方法，属于施工监控技术领域，本发明通过构建施工异常数据识别模型，通过对施工异常数据识别模型进行训练，并对施工异常区域识别模型的训练过程进行调整，根据既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据既有铁路驼峰减速器设备的图纸进行施工区域进行分析，指出既有铁路驼峰减速器设备的图纸中的异常区域，并通过结合目标施工区域的施工调查数据对来对既有铁路驼峰减速器设备的施工过程进行优化，通过结合目标施工区域的施工调查数据对来对既有铁路驼峰减速器设备的施工过程进行优化，进行点前定位、提前预配、一次成型的方法降低了二次调整的数量，最大限度的保证了施工质量。

本发明授权一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控方法在权利要求书中公布了：1.一种既有铁路驼峰减速器设备施工工艺流程监控方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 获取既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据，根据所述既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据构建施工异常数据识别模型； 通过对所述施工异常数据识别模型进行训练，并对所述施工异常数据识别模型的训练过程进行调整； 基于所述施工异常数据识别模型对所述既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据进行异常数据识别，并结合目标施工区域的施工调查数据进行二次分析； 根据二次分析结果对既有铁路驼峰减速器设备的施工过程进行优化； 根据所述既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据构建施工异常数据识别模型，具体为： 提取所述既有铁路驼峰减速器设备的施工要求数据中的施工图纸数据，并根据所述施工图纸数据构建历史案例数据集，从所述历史案例数据集中获取施工图纸数据中的施工异常数据以及非异常数据，构建训练集； 基于深度神经网络构建施工异常数据识别模型，并初始化所述施工异常数据识别模型的网络参数数据集，引入鲸鱼优化算法以及蛇优化算法，将所述训练集输入到所述施工异常数据识别模型中，从所述施工异常数据识别模型的网络参数数据集中随机选取网络参数初始化训练； 获取所述施工异常数据识别模型的收敛速度以及预测精度，当所述施工异常数据识别模型的收敛速度以及预测精度低于预设评价指标时，通过鲸鱼优化算法对所述施工异常数据识别模型的网络参数数据集进行全局搜索，获取全局网络参数数据集； 将所述全局网络参数数据集输入所述蛇优化算法中进行局部搜索，获取局部网络参数数据集，按照所述局部网络参数数据集中的网络参数对所述施工异常数据识别模型进行训练； 通过对所述施工异常数据识别模型进行训练，并对所述施工异常数据识别模型的训练过程进行调整，具体为： 统计训练数据在所述施工异常数据识别模型在预测过程中每一施工异常数据以及非异常数据类型的贡献度数据，设置贡献度数据阈值； 判断所述训练数据中是否存在贡献度数据低于所述贡献度数据阈值所对应的施工异常数据以及非异常数据类型； 当所述训练数据中存在贡献度数据低于所述贡献度数据阈值所对应的施工异常数据以及非异常数据类型时，则删除对应的施工异常数据以及非异常数据类型，直至不存在低于所述贡献度数据阈值所对应的施工异常数据以及非异常数据类型； 当所述训练数据中存在贡献度数据低于所述贡献度数据阈值所对应的施工异常数据以及非异常数据类型时，则按照当前训练数据对所述施工异常数据识别模型进行训练。

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中铁二十五局集团电务工程有限公司，其通讯地址为：510700 广东省广州市黄埔区观虹路8号101, 201, 301, 401；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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