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龙图腾网获悉江西省交通投资集团有限责任公司;南昌大学;长安大学申请的专利一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控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：CN120804669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511179124.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控系统及方法是由曾武;廖焕旺;朱烈豪;陈勇;万浩然;赵华;陈忠达;陈慧;刘启伟;高建平;戴小球设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控系统及方法，涉及土木工程监测技术领域。该系统包括差异化传感单元、数据传输与处理单元、混合模型预测单元和动态调控单元；差异化传感单元通过复合锚固结构、磁吸随动模块和光纤监测网络采集多维度数据；数据传输与处理单元采用LoRaWAN协议传输数据并进行预处理；混合模型预测单元基于STGCN‑MHSA混合模型及MOPSO算法预测沉降趋势及风险等级；动态调控单元根据预测结果进行相应调控。本发明提出的一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控系统及方法能实现高精度监测与预测，具备主动调控能力，适用于复杂场景下的路基健康管理。

本发明授权一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应多源融合路基智能监测与动态调控方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1、通过锥管螺旋叶片上的微型压力传感器、磁吸随动模块的霍尔传感器、分布式FBG光纤网络，实时采集压力P、位移δ、应变ε、温度H，构建时空对齐矩阵，其中N为传感器节点数，T为时间窗口长度，C为特征维度； 步骤S2、采用DBSCAN聚类算法剔除异常值，并进行归一化处理； 步骤S3、将预处理后的数据输入STGCN-MHSA混合模型，输出沉降预测值Y及风险等级r，其中，STGCN-MHSA混合模型计算流程如下： 空间图卷积： 定义传感器拓扑图，邻接矩阵A按阈值截断法构建，公式如下： ； 其中，V为顶点集合，E为边集合，为定义节点连边，为节点的欧氏距离，为距离阈值； 采用切比雪夫多项式近似，公式如下： ； 其中，为空间特征矩阵，为阶切比雪夫多项式，为缩放拉普拉斯矩阵，为可训练参数，为切比雪夫多项式阶数，为时空对齐矩阵； 时间扩张卷积： 采用扩张率的卷积核提取时序特征，公式如下： ； 其中，为通过时间特征提取模块，为时间偏移量，为时间卷积核的大小，为卷积核权重，为通过空间图卷积模块提取的传感器节点空间关联特征矩阵； 多头自注意力加权： 将拆分为个头，公式如下： ； ； ； ； 其中，为第个注意力头输出，、、为查询、键、值矩阵，为键矩阵的转置，用于计算查询-键相似度，为键向量维度，、为注意力计算函数，、、为投影矩阵； 计算最终结果，公式如下： ； 其中，为融合特征，为第个注意力头输出，为线性投影矩阵，为拼接多个注意力头的输出； 沉降结果预测，公式如下： ； 其中，为第个注意力头输出，为张量展平操作，、为全连接层参数，为Sigmoid激活函数； 步骤S4、根据STGCN-MHSA混合模型预测结果，通过液压支撑系统调节路基局部荷载分布或启动温控模块抑制冻融沉降。

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