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龍圖騰網獲悉中電建鐵路建設投資集團有限公司;中電建鐵路建設投資集團重慶有限公司;重慶大學申請的專利一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法及系統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：CN120257839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510703330.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法及系統是由常富貴;溫元平;張建軍;鐘祖良;厲志;涂義亮;薛佳;趙林;李偉;任冬生;王利民;王明理;龐磊磊;李凌;吳明昕;姚仕軍設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法及系統，屬于施工技術領域，通過以所述磁性粒子的運動軌跡數據為基礎，構建隧道內水流場動態分布模型，然后根據所述運動軌跡數據以及所述隧道內水流場動態分布模型的隧道內流體力學參數，構建多維數據集，并以所述多維數據集中的多維樣本以及水流方向標簽為基礎，采用改進參數優化算法對物理信息神經網絡進行訓練，獲取水流方向判定模型，最后采用所述水流方向判定模型對所述實時多維數據進行識別，獲取水流方向判定結果，能夠有效地增加水流方向判定結果的精確度以及唯一性，能夠適應隧道內多變的水流情況，為隧道施工安全提供有力保障和及時預警。

本發明授權一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于物理信息神經網絡的水流方向判定方法，其特征在于，包括： 通過隧道掌子面及周邊區域布局的高精度磁性傳感器陣列采集多個磁性粒子的運動軌跡數據；其中，所述磁性粒子設置于隧道施工水流中； 以所述磁性粒子的運動軌跡數據為基礎，構建隧道內水流場動態分布模型； 根據所述運動軌跡數據以及所述隧道內水流場動態分布模型的隧道內流體力學參數，構建多維數據集；其中，所述多維數據集包括多維樣本以及水流方向標簽； 以所述多維數據集中的多維樣本以及水流方向標簽為基礎，采用改進參數優化算法對物理信息神經網絡進行訓練，獲取水流方向判定模型； 采集實時多維數據，并采用所述水流方向判定模型對所述實時多維數據進行識別，獲取水流方向判定結果； 以所述多維數據集中的多維樣本以及水流方向標簽為基礎，采用改進參數優化算法對物理信息神經網絡進行訓練，獲取水流方向判定模型，包括： 對物理信息神經網絡的超參數進行初始化，獲取用于訓練的種群； 針對種群中任意一個個體，以所述多維數據集中的多維樣本以及水流方向標簽為基礎，獲取每個個體對應的損失函數值； 根據所有個體對應的損失函數值，確定最優個體以及最劣個體； 針對種群中任意一個個體，采用種群信息交互策略對個體進行鄰域搜索，得到鄰域搜索之后的個體； 針對任意一個鄰域搜索之后的個體，根據所述最優個體以及最劣個體，并采用整體位置協同搜索策略對個體進行擴展搜索，得到擴展搜索之后的個體； 針對任意一個擴展搜索之后的個體，根據所述最優個體，并采用自適應變速搜索策略對個體進行自適應精細搜索，得到精細搜索之后的個體； 針對任意一個精細搜索之后的個體，采用圍繞變異策略對個體進行全局變異搜索，得到全局變異搜索之后的個體； 重復執行種群信息交互策略、整體位置協同搜索策略、自適應變速搜索策略以及圍繞變異策略，直至總訓練次數到達預設最大訓練次數，重新獲取最優個體，得到目標個體； 將所述目標個體中的超參數作為物理信息神經網絡的最終超參數，得到水流方向判定模型。

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中電建鐵路建設投資集團有限公司;中電建鐵路建設投資集團重慶有限公司;重慶大學，其通訊地址為：100000 北京市豐臺區汽車博物館東路10號院3號樓7層701；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”。