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申请/专利权人：中交天津港湾工程研究院有限公司;中交第一航务工程局有限公司;天津港湾工程质量检测中心有限公司

摘要：本发明公开了一种海底沉管隧道的混凝土pH值预测方法，首先获取海底沉管隧道的监测数据，包括：温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、介质电阻、Cl离子浓度、腐蚀电流密度以及pH值；对获取的监测数据，进行预处理和归一化，形成时间序列的数据集；然后识别出数据的频率成分的周期性特征；再构建LSTM模型和Transformer模型，将前一时间段的温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、介质电阻、Cl离子浓度、腐蚀电流密度以及pH值作为输入变量，将后一时间段的pH值作为预测的输出变量；利用数据集以及得到的周期性特征，对LSTM模型和Transformer模型进行训练；模型训练完成后，将LSTM模型和Transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合，以生成最终的预测结果。

主权项：1.一种海底沉管隧道的混凝土pH值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取海底沉管隧道的监测数据，数据包括：温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、混凝土结构的介质电阻、混凝土结构的Cl离子浓度、混凝土结构的腐蚀电流密度以及混凝土结构的pH值；步骤2，对步骤1获取的监测数据，进行预处理和归一化，形成时间序列的数据集；步骤3，对监测数据进行小波变换，将数据分解为不同的频率成分；步骤4，通过小波包分析，进一步分解步骤3处理后的各频率成分的监测数据，识别其周期性特征；步骤5，构建LSTM模型和Transformer模型，将前一时间段的温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、混凝土结构的介质电阻、混凝土结构的Cl离子浓度、混凝土结构的腐蚀电流密度以及混凝土结构的pH值作为输入变量，将后一时间段的混凝土结构的pH值作为预测的输出变量；利用步骤2的数据集以及步骤4得到的周期性特征，对LSTM模型和Transformer模型进行训练；模型训练完成后，将LSTM模型和Transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合，以生成最终的预测结果。

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