中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;缙云县交通投资集团有限公司李国武获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;缙云县交通投资集团有限公司申请的专利BPNN参数反演与LSTM隧道变形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：CN121256928B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511820664.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权BPNN参数反演与LSTM隧道变形预测方法是由李国武;陈阵;陈雷;王彪;沈世冲;孙圣宇设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本BPNN参数反演与LSTM隧道变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道变形预测技术领域，具体涉及BPNN参数反演与LSTM隧道变形预测方法。基于正交试验设计原理，分别针对M‑C本构模型和HSS本构模型设计多组参数组合，进行数值计算，进行数值计算获取隧道测点竖向位移数据；构建BPNN模型，以竖向位移数据作为输入，以对应的本构模型参数作为输出，训练BPNN模型；利用现场实测隧道沉降数据输入训练好的BPNN模型，反演得到M‑C和HSS本构模型的最优本构参数；采用反演得到的最优本构参数进行顶管施工全过程正向数值模拟，获取隧道竖向位移演化规律；基于长短时记忆神经网络，输入下行隧道测点竖向位移监测值，得到隧道未来沉降的预测结果。本发明提高了预测值的准确性。
本发明授权BPNN参数反演与LSTM隧道变形预测方法在权利要求书中公布了：1.一种BPNN参数反演与LSTM隧道变形预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 基于正交试验设计原理，分别针对M-C本构模型和HSS本构模型设计多组参数组合，进行数值计算，获取隧道测点竖向位移数据； 构建BPNN模型，以所述隧道测点竖向位移数据作为输入，以对应的本构模型参数作为输出，训练所述BPNN模型；利用现场实测隧道沉降数据输入训练好的BPNN模型，反演得到M-C和HSS本构模型的最优本构参数； 采用反演得到的最优本构参数进行顶管施工全过程正向数值模拟，获取隧道竖向位移演化规律；其中，数值模拟正向计算结果的数据作为长短时记忆神经网络训练的数据； 基于长短时记忆神经网络，以历史监测数据和数值模拟正向计算结果为训练集，输入现场实测隧道沉降数据下行隧道测点竖向位移监测值，得到隧道未来沉降的预测结果。
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