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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别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：CN119807984B 。

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：202510301640.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法是由肖烽;宋前宏;陈华鹏;聂彪;郭文杰设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于路面状况数据监测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法。该方法使用正常数据集分别训练基于人工神经网络的养护措施概率预测模型和基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型；先利用训练好的基于人工神经网络的养护措施概率预测模型进行异常养护数据识别与修正，再利用基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型进行异常路面状况指数数据识别与修正，并结合2σ原则进行不同路段养护数据异常阈值和路面状况指数异常阈值的动态调整。本发明可用于提高路面管理系统的数据质量，帮助管理者制定科学合理的养护决策。

本发明授权基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的路面养护与状况数据异常值综合识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对路面管理数据进行异常值识别，将路面管理数据分为正常数据集和异常数据集； S2：使用正常数据集分别训练基于人工神经网络的养护措施概率预测模型和基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型； S3：先利用训练好的基于人工神经网络的养护措施概率预测模型，计算各路段每种养护措施的概率，进行异常养护数据识别与修正，所述异常养护数据包括有养护记录的异常和无养护的记录的异常；依据2σ原则，若某一养护措施的概率低于设定路段养护数据异常阈值，则判定该养护措施为异常，并将其替换为概率最高的养护措施； 再利用基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型进行异常路面状况指数数据识别与修正，依据2σ原则计算各路段当前年度的路面状况指数的合理范围；若当前年度的路面状况指数超出该合理范围，则判定该路面状况指数为异常，并将其替换为基于贝叶斯神经网络的路面状况预测模型预测的路面状况指数均值； 结合2σ原则进行不同路段养护数据异常阈值和路面状况指数异常阈值的动态调整，同时识别异常类型，异常类型包括：养护措施异常、路面状况指数异常、养护措施与路面状况指数均异常； 最后，综合识别与修正后的数据集。

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