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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充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：CN115455826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211113732.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法是由时欣利;陶萌;李卓轩;曹进德;徐向平设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，首先采集沥青路面使用性能检测数据及沥青路面使用性能影响因素数据，并对数据进行预处理；再根据获得的数据，进行特征生成，根据皮尔逊相关系数筛选出与车辙数据高度相关的特征；随后构建径向基神经网络扩充模型，以K‑均值算法确定高斯径向基函数的中心，k‑最近邻算法确定高斯径向基函数的半径，确定从隐藏层到输出层的权重矩阵，通过调节隐藏层的神经元个数来达到模型最优；对扩充后的数据进行预测验证，最后将数据扩充模型推广到各个路面数据，根据其特征数据，实现基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充。

本发明授权基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法在权利要求书中公布了：1.基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，数据预处理：采集沥青路面使用性能检测数据及沥青路面使用性能影响因素数据，并对数据进行预处理；所述沥青路面使用性能检测数据为车辙深度数据，所述沥青路面使用性能影响因素数据至少包括周期、大气温度、地表温度和累计轴次；所述数据预处理至少包括数据筛选与剔除、数据的转化； S2，特征生成：根据步骤S1获得的数据，进行特征生成，所述特征包括周期、大气温度、地表温度、累计轴次、单次加载轴次和负载变化速率，再根据皮尔逊相关系数筛选出与车辙数据高度相关的特征； S3，构建径向基神经网络扩充模型：将步骤S1得到的数据集按照路面结构划分数据集，构建径向基神经网络扩充模型，所述神经网络为三层网络，分别为输入层、一层隐藏层和输出层；所述模型中，K-均值算法确定高斯径向基函数的中心，其中所有中心的个数即为隐藏层神经元的个数，k-最近邻算法确定高斯径向基函数的半径，确定从隐藏层到输出层的权重矩阵，再通过调节隐藏层的神经元个数来达到模型最优； S4，数据扩充：按照路面结构类型对车辙数据进行扩充； S5，实施：将扩充后的数据，用于车辙深度的回归估计与短时预测。

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