招商局重慶交通科研設計院有限公司;廣西新發展交通集團有限公司;重慶交通大學李科獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉招商局重慶交通科研設計院有限公司;廣西新發展交通集團有限公司;重慶交通大學申請的專利一種隧道圍巖變形預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115221793B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210904673.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種隧道圍巖變形預測方法及裝置是由李科;韋勇克;張中哲;郭鴻雁;胡居義;何廷全;廖志鵬;向小祥設計研發完成，并于2022-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種隧道圍巖變形預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種隧道圍巖變形預測方法及裝置，該方案基于麻雀搜索算法求解VMD的參數τ和參數σ的最優組合，避免了人工尋參的繁重及經驗設置參數的主觀影響，提高了圍巖變形序列的分解質量；采用GRU模型預測的方式，可以充分挖掘圍巖變形歷史數據中的有效信息，相比靜態模型更能體現圍巖變形演化中的動態系統本質；具有更優異地預測精度及工程實用性。
本發明授權一種隧道圍巖變形預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種隧道圍巖變形預測方法，其特征在于，包括： 采集圍巖變形的監測數據，并判斷所述監測數據是否為等間距； 若是，則將所述監測數據劃分為訓練集和預測集； 選擇均方根誤差作為衡量分解后信息完整度的指標；引入樣本熵作為評價分解效果的指標；結合所述均方根誤差和所述樣本熵構建VMD的評價標準，并基于麻雀搜索算法求解VMD的參數和參數的最優組合； 將得到的參數和參數的最優組合用于VMD中得到目標VMD； 采用目標VMD將所述監測數據中的訓練集和預測集分別分解為趨勢項位移和隨機項位移； 建立GRU模型，并采用訓練集對所述GRU模型進行訓練，得到目標GRU模型； 根據所述目標GRU模型進行位移預測，并對預測結果進行反歸一化處理，得到目標位移預測結果，所述目標位移預測結果包括趨勢項位移預測結果和隨機項位移預測結果； 根據所述目標位移預測結果，疊加計算得到圍巖變形預測值。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人招商局重慶交通科研設計院有限公司;廣西新發展交通集團有限公司;重慶交通大學，其通訊地址為：400060 重慶市南岸區學府大道33號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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