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龙图腾网恭喜北京发研工程技术有限公司;河南工业大学申请的专利基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法与设备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：CN119622902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510162322.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法与设备是由徐志军;郭慧杰;杨光值;郭兆翔;韩杨;潘鸿宝设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法与设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及基桩逆向设计领域，具体涉及基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法与设备。该方法的一具体实施方式包括：采集基桩实测数据集；进行更新处理，得到基桩实测更新数据集；对基桩实测更新数据集进行划分处理，得到基桩实测样本数据集和基桩实测测试数据集；基于基桩实测样本数据集和基桩实测测试数据集，构建预测基桩承载力机器学习模型；生成初始基桩设计数据集；基于预测基桩承载力机器学习模型，对初始基桩设计数据集进行优化处理，得到目标基桩设计数据；将目标基桩设计数据发送至基桩建造控制终端以建造基桩。该实施方式提高了基桩设计的效率和准确性。

本发明授权基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法与设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化和机器学习的基桩逆向设计方法，包括：采集基桩实测数据集，其中，所述基桩实测数据集中的基桩实测数据包括：基桩实测特征数据集；对所述基桩实测数据集中的每个基桩实测数据进行更新处理以生成基桩实测更新数据，得到基桩实测更新数据集；对所述基桩实测更新数据集进行划分处理，得到基桩实测样本数据集和基桩实测测试数据集；基于所述基桩实测样本数据集和所述基桩实测测试数据集，构建预测基桩承载力机器学习模型；生成初始基桩设计数据集；基于所述预测基桩承载力机器学习模型，对所述初始基桩设计数据集进行优化处理，得到目标基桩设计数据；将所述目标基桩设计数据发送至基桩建造控制终端以建造基桩；其中，所述对所述基桩实测数据集中的每个基桩实测数据进行更新处理以生成基桩实测更新数据，包括：获取基桩实测数据对应的桩端土实测数据；基于所述基桩实测数据和所述桩端土实测数据，确定第一参数值和第二参数值；基于所述基桩实测数据、所述第一参数值和所述第二参数值，确定竖向荷载值；对所述第一参数值、所述第二参数值和所述竖向荷载值分别进行归一化处理，得到第一参数归一值、第二参数归一值和竖向荷载归一值；对所述基桩实测数据包括的基桩实测特征数据集中的每个基桩实测特征数据进行归一化处理以生成基桩实测归一数据，得到基桩实测归一数据集；对所述第一参数归一值、所述第二参数归一值、所述竖向荷载归一值和所述基桩实测归一数据集进行融合处理，得到基桩实测更新数据。

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