发明专利已授权

基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法

Name: 基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2025103016404
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510301640.4 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2025-03-14

公开号

CN119807984B

公开日

2025-07-25

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F18_214 , G06N3_047 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

公路养护, 路面状况监测, 交通基础设施管理, 智慧交通, 道路资产管理

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摘要

本发明属于路面状况数据监测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法。该方法使用正常数据集分别训练基于人工神经网络的养护措施概率预测模型和基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型；先利用训练好的基于人工神经网络的养护措施概率预测模型进行异常养护数据识别与修正，再利用基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型进行异常路面状况指数数据识别与修正，并结合2σ原则进行不同路段养护数据异常阈值和路面状况指数异常阈值的动态调整。本发明可用于提高路面管理系统的数据质量，帮助管理者制定科学合理的养护决策。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119807984B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

种基于图神经网络的锂电池寿命预测方法及系统

当前第 / 件

一种基于PSO-GRU的拉索气动特性预测方法及系统

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