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龙图腾网恭喜河海大学;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司申请的专利一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升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：CN119026007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411089168.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法是由王龙宝;杨子江;张礼兵;陈清华;陈廷才;杨岳;张津豪;张伟建;张帅;冯燕明;应海华设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，针对大体积混凝土结构如大坝等的温度控制和防裂。鉴于现代混凝土中外加剂多样性对水化过程产生的影响，为预测绝热温升提供了一种准确手段，采用支持向量回归、人工神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过主成分分析选取15个主要变量作为输入参数，预测含复杂混合料成分混凝土的绝热温升；用分割技术和双向深度循环神经网络改进RNN性能，提高模型预测的准确性；通过K折交叉验证优化，证明RNN和双向深度循环神经网络模型在复杂混凝土结构中的有效性和可靠性；为预测绝热温升提供了先进的方案，准确拟合绝热温升曲线，有助于确保大体积混凝土结构的安全性和耐久性。

本发明授权一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取与混凝土绝热温升相关的数据，并对数据进行预处理和动态参数选择；S2：采用SVR、ANN和RNN，预测掺有各种外加剂的混凝土的绝热温升；S3：介于SVR、ANN和RNN产生的预测结果，分析DL模型的准确性和性能；S4：采用分段技术和双向深度循环神经网络，提高DL模型的准确性和性能；S5：采用k折交叉验证进行重采样，减少训练和测试数据中随机变化的影响，为模型的性能提供准确和无偏的估计；S4中RNN优化模型，其中优化方法为：S41：采用分段技术，根据温升速率，将混凝土绝热温升按持续时间段进行分段；S42：构建一种双向深度循环神经网络，其中两个隐藏单元以相反的方向连接到同一个输出，输入以正向和反向的时间顺序进行处理，同时增加三个线性层；其中隐藏层的计算公式如下： 其中，表示前向隐藏状态更新，表示反向隐藏状态更新；S5中包括：S51：将数据集随机划分成五个子集，使用不同的子集组合对深度学习模型进行五次训练和测试；S52：根据步骤S51中对模型进行训练和测试，每次迭代中，一个子集用于测试，其余四个子集用于训练，根据所述步骤S3中提供的评价指标计算出结果值，结果取平均值，评估模型预测的准确度；S53：根据步骤S52中训练出来的模型，对测试集进行测试，以时间为横轴，预测的绝热温升为纵轴画出模型拟合曲线与真实曲线对比，得出本文模型的拟合效果。

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