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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化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：CN121350630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511917371.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化方法是由冯帆;崔栋歌;张永军;廖健设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁健康监测技术领域，公开了基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化方法。该方法建立桥梁变形监测数据的初始数据集合并进行多尺度分解处理，生成不同时间尺度的变形分量数据；将不同时间尺度的变形分量数据输入至模式识别引擎，识别出与结构刚度关联的特征模式数据流；基于特征模式数据流构建刚度影响因子序列，通过滑动时间窗口计算刚度影响因子序列的统计特征量；将统计特征量与历史基准数据库进行多维度匹配分析，输出刚度异常概率指标；根据刚度异常概率指标激活分级验证机制，通过交叉验证算法确认刚度变化趋势。本发明为桥梁结构健康状况评估提供了可靠的数据支持。

本发明授权基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化方法在权利要求书中公布了：1.基于桥梁健康监测变形数据判定桥梁结构刚度变化方法，其特征在于，所述方法包括： 建立桥梁变形监测数据的初始数据集合，对初始数据集合进行多尺度分解处理，生成不同时间尺度的变形分量数据； 将不同时间尺度的变形分量数据输入至模式识别引擎，识别出与结构刚度关联的特征模式数据流； 基于特征模式数据流构建刚度影响因子序列，通过滑动时间窗口计算刚度影响因子序列的统计特征量； 将统计特征量与历史基准数据库进行多维度匹配分析，输出刚度异常概率指标； 根据刚度异常概率指标激活分级验证机制，通过交叉验证算法确认刚度变化趋势； 所述对初始数据集合进行多尺度分解处理包括： 采用时序分解算法将桥梁变形监测数据分离为长期趋势分量、周期波动分量和随机扰动分量；对长期趋势分量进行多项式拟合，提取趋势变化率参数；对周期波动分量进行频谱分析，提取主导频率和振幅特征；对随机扰动分量进行概率分布建模，确定噪声阈值边界；将长期趋势分量、周期波动分量和随机扰动分量的处理结果重组为标准化数据矩阵； 所述模式识别引擎的操作包括： 接收标准化数据矩阵后，进行特征空间变换，将数据映射到高维特征空间；在高维特征空间中计算各类特征的相似度矩阵，通过聚类算法识别特征聚集区域；针对每个特征聚集区域提取区域中心点和边界范围，形成特征模式模板库；将实时输入的特征模式数据流与特征模式模板库进行动态匹配，计算匹配置信度评分；当匹配置信度评分低于设定阈值时，触发特征模式更新机制； 所述将统计特征量与历史基准数据库进行多维度匹配分析，输出刚度异常概率指标包括： 从历史基准数据库中检索正常状态下的统计特征量样本； 计算实时统计特征量与历史样本的欧氏距离和马氏距离； 使用多元正态分布模型估计实时特征量在历史分布中的概率密度； 结合距离指标和概率密度，通过贝叶斯定理计算刚度异常的后验概率； 当后验概率超过设定阈值时，输出刚度异常概率指标； 所述根据刚度异常概率指标激活分级验证机制，通过交叉验证算法确认刚度变化趋势包括： 设定刚度异常概率指标的低阈值、中阈值和高阈值； 当刚度异常概率指标低于低阈值时，不激活验证机制； 当刚度异常概率指标达到低阈值但低于中阈值时，激活初级验证机制，采用留一法交叉验证算法，使用最近时间段的监测数据进行验证； 当刚度异常概率指标达到中阈值但低于高阈值时，激活中级验证机制，采用k折交叉验证算法，将历史数据分为k个子集，进行循环验证； 当刚度异常概率指标达到高阈值时，激活高级验证机制，采用时间序列交叉验证算法，考虑数据的时间依赖性，滑动时间窗口进行验证； 通过交叉验证算法计算刚度变化趋势的置信度，并输出确认的刚度变化趋势。

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