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龙图腾网获悉中铁城市发展投资集团有限公司;中铁二局集团有限公司;四川省公路规划勘察设计研究院有限公司申请的专利装配式锚索框架梁加固边坡设计方法及系统、设备、介质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：CN120197510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510646796.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权装配式锚索框架梁加固边坡设计方法及系统、设备、介质是由邹东;刘海辉;李兵;潘昊;王宇;黄锐;向波;孙浩;郭永军;王涛;彭靖;赵爱涛;鲜伟;黄光轶;赵如雄;周海波;谭志宏;何光尧;肖昊;张棋;黄茂;何元科;陈垍欢设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本装配式锚索框架梁加固边坡设计方法及系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明涉及工程数据处理技术领域，具体而言，涉及装配式锚索框架梁加固边坡设计方法及系统、设备、介质，通过改进蝴蝶优化算法对神经网络进行优化，在蝴蝶优化算法的基础上进行改进，使得蝴蝶种群分布更加均匀，采用引入选择因子进行全局搜索、动态调整变异、自适应权重策略对蝴蝶种群进行优选，寻找最优的蝴蝶种群即为对应的神经网络的隐含层参数和学习率参数，通过最优的所述神经网络的隐含层参数和学习率参数输出为最安全的装配式框架梁边坡设计方案。实现了对装配式框架梁边坡设计方案更精确预测。优化后的模型能够更好地利用复杂多样的边坡数据信息，提高了预测模型的鲁棒性和准确性，为工程决策提供了重要的技术支持。

本发明授权装配式锚索框架梁加固边坡设计方法及系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种装配式锚索框架梁加固边坡设计方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取装配式框架梁边坡设计数据和历史监测数据，并整合为数据样本，将数据样本进行分类划分得到训练集和测试集； 步骤S2：将所述训练集和测试集发送至预设的神经网络进行训练和验证，并通过预设的改进蝴蝶优化算法改对预设的神经网络进行优化，得到优化后的装配式框架梁边坡设计方案的预测模型； 步骤S3：将所述装配式框架梁边坡的历史监测数据发送至优化后的装配式框架梁边坡设计方案预测模型，预测得到装配式框架梁边坡设计方案； 所述步骤S2包括： 步骤S21：将所述训练集发送至预设的神经网络进行训练，得到训练后的神经网络； 步骤S22：基于改进蝴蝶优化算法优化所述训练后的神经网络的隐含层参数和学习率参数，得到优化后的隐含层参数和学习率参数； 步骤S23：将优化后的隐含层参数和学习率参数赋值到所述训练后的神经网络，得到赋值后的神经网络； 步骤S24：将所述训练集和测试集发送至赋值后的所述神经网络进行训练和验证，得到优化后的装配式框架梁边坡设计方案预测模型； 所述步骤S22包括： 步骤S221：将预设的神经网络中的隐含层参数和学习率参数进行初始化处理，并设定预设的改进蝴蝶优化算法的参数，所述参数包括每只蝴蝶的初始位置、蝴蝶种群的数量、最大迭代次数、所在空间的维度、感觉模态、幂指数及动态转换概率； 步骤S222：随机生成种群规模为预设数量的蝴蝶群体，基于ICMIC混沌映射方法对蝴蝶群体进行均匀分布，并改变蝴蝶群体的初始位置，得到优化后的蝴蝶群体位置； 步骤S223：采用差分变异、交叉、选择策略对蝴蝶种群进行筛选，得到筛选后的优异蝴蝶种群； 步骤S224：对所述筛选后的优异蝴蝶种群进行适应度值计算，并基于计算得到的适应度值以及随机数与动态转换概率引入选择因子进行全局搜索、动态调整变异进行局部搜索，直至迭代次数达到最大迭代次数，得到最优的隐含层参数和学习率参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁城市发展投资集团有限公司;中铁二局集团有限公司;四川省公路规划勘察设计研究院有限公司，其通讯地址为：610218 四川省成都市天府新区宁波路东段377号中铁卓越中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。