发明专利 已授权

一种基于迁移学习增强的软土地基沉降概率预测方法

📄 申请号:CN202610252842.9 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2026-03-03
公开号
CN121786399B
公开日
2026-06-12
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

软土地基沉降预测, 岩土工程勘察, 地基处理, 建筑工程, 交通基础设施

摘要

本发明涉及一种基于迁移学习增强的软土地基沉降概率预测方法,步骤如下:S1.源域模型模块,由训练后源域模型提取沉降演化特征并输出源域参数(权重和偏置);S2.构建目标域LSTM模型,冻结LSTM的时序特征提取层,并将等时间隔序列输入目标域模型中,利用源域参数对目标预测模型进行迁移微调,再启动滚动预测模块;S3.在优化后的LSTM模型引入基于最大似然的Likelihood‑LSTM概率建模模块,对滚动预测序列进行不确定性建模,获得级联LLSTM模型;S4.通过级联LLSTM模型实现参数更新与沉降概率预测。本发明有效抑制长期预测过程中误差的累积与放大,获得稳定长期沉降概率预测结果。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:15 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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