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龙图腾网获悉山东省路桥集团有限公司申请的专利一种抗滑桩抗压强度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：CN121413071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511539026.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种抗滑桩抗压强度预测方法是由葛超;姜鲁宁;章秀云;万修堂;裴天瑀;张爱博;李绍龙;陈常杰;肖凯;候世俊设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗滑桩抗压强度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能和岩土工程技术领域，具体涉及一种抗滑桩抗压强度预测方法，具体如下：采集抗滑桩的相关数据并标注后进行预处理，依次对采集的数据进行调制、去噪和压缩，然后输入至构建的抗滑桩抗压强度预测模型中预测抗压强度等级和地质风险的概率，并对模型进行迭代训练和参数更新，生成训练好的模型，该模型主要由地质注意力特征重加权模块、物理驱动的残差门控模块和多任务干扰输出层构成；将新采集的数据经预处理后输入至训练好的模型中，生成最终预测结果。本发明通过对采集的数据进行预处理为模型的分析和预测筑牢了根基，通过多模块融合的抗滑桩抗压强度预测模型，可以实现对抗压强度的精准预测和实时预警。

本发明授权一种抗滑桩抗压强度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种抗滑桩抗压强度预测方法，其特征是，包括以下步骤： S1、通过传感器采集抗滑桩在荷载作用下的轴向应变数据，并对采集的数据进行抗压强度等级和地质风险标注，同时获取每处抗滑桩的土层类型信息，并测定土层摩擦角与黏聚力参数，形成离散的地质参数序列； S2、通过地质参数序列构建地质物理方程，再通过地质物理方程对采集的数据进行调制，生成调制应变数据； S3、对调制后的应变数据进行小波包去噪，并根据土层类型自适应调整小波包去噪阈值，得到去噪应变数据； S4、通过构建的自编码器网络结构对去噪后的应变数据进行压缩，生成潜在特征，然后构建总优化目标函数，通过最小化该函数来训练自编码器网络参数，对自编码器网络参数进行迭代训练和参数更新，得到优化后的自编码网络； S4具体如下： 首先，构建的自编码器网络结构为编码器-解码器，编码器对去噪后的应变数据进行压缩，并结合地质物理方程中包含的地质调制向量和地质梯度向量将地质物理约束嵌入特征压缩过程，编码器输出潜在特征；同时基于土层摩擦角参数与全局均值的偏差构建地质正则化损失项，迫使编码器在摩擦角异常区域降低权重； 然后，结合重构误差、稀疏约束和地质正则化项构建自编码器的总优化目标函数，通过最小化该函数来训练自编码器网络参数；其中，重构误差为编码器输出的潜在特征和解码器输出的重构的潜在特征差的绝对值；稀疏约束指潜在特征的L1范数； 最后，对自编码器网络参数进行迭代训练和参数更新，具体过程为初始化自编码器网络权重矩阵与偏置向量后，将去噪应变数据向量输入编码器，经地质调制向量和地质梯度向量增强后生成128维潜在特征向量，解码器重构输出向量；每轮迭代计算总优化目标函数，采用Adam优化器进行梯度下降，更新权重矩阵和偏置参数，设置初始学习率，并设置学习率每100轮衰减10%，同时设置迭代停止条件，直至满足条件时结束训练，得到优化后的自编码网络； S5、构建抗滑桩抗压强度预测模型，依次构建地质注意力特征重加权模块、物理驱动的残差门控模块和多任务干扰输出层，输入潜在特征，输出抗压强度等级和地质风险的预测概率，然后计算多任务联合损失函数，并对抗滑桩抗压强度预测模型进行迭代训练和参数更新，直至得到训练好的模型； S6、将新采集的数据经过步骤S2至S4的预处理后，输入至训练好的模型中，生成最终预测结果。

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