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龙图腾网获悉中交路桥建设有限公司;哈尔滨工业大学;中铁建大桥工程局集团第四工程有限公司申请的专利大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制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：CN119180191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411063947.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制方法是由吴国梁;庞宝龙;鲁帅;杜鸣曲;唐宏;陈光海;周进宝;刘文聪;薛小龙;王利源;王统;刘颂春;高庆飞设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制方法在说明书摘要公布了：大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制方法，涉及桥梁施工控制技术领域。收集前n个吊装阶段的环境温度、构件质量以及落梁后的实际标高；计算前n个吊装阶段落梁前的理论标高、落梁后的理论标高以及误差调整变量；定义区间，数据进行归一化处理形成数据集；划分数据集得到训练集和测试集；使用训练集构建时空关联机制模型；使用测试集检验模型有效性；利用模型预测第n+1个吊装阶段l个控制点的误差调整变量；修正第n+1个吊装阶段落梁前的理论标高实现线形控制。其可以计算得到考虑多种时空因素不同影响权重下的理论标高，弥补了传统施工预测方法因无法考虑环境温度、构件质量和施工累积误差对权重的不利影响。

本发明授权大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制方法在权利要求书中公布了：1.大跨径钢桁架拱桥施工时空关联机制构建与线形控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：收集实测数据 定义吊装阶段i＝1,2,...,n-1,n，每个吊装阶段存在控制点j＝1,2,...,l-1,l，收集前n个吊装阶段的环境温度T、构件质量M以及n×l个控制点落梁后的实际标高f3，各数据形式如下： T＝t1,t2…,tn-1,tnT，M＝m1,m2…,mn-1,mnΤ， 式中，ti和mi分别表示第i个吊装阶段的环境温度和构件质量，表示第i个吊装阶段的第j个控制点落梁后的实际标高； 步骤二：计算理论数据 计算前n个吊装阶段，n×l个控制点落梁前的理论标高f1、落梁后的理论标高f2以及误差调整变量δ，各数据形式如下： 式中，和δi,j分别表示第i个吊装阶段的第j个控制点落梁前的理论标高、落梁后的理论标高和误差调整变量； 步骤三：数据处理，形成数据集 定义区间[xmin,xmax]，其中： xmax＝Q3+2×IQR，xmin＝Q1-2×IQR 式中，IQR表示四分位数间距，IQR＝Q3-Q1，Q3为第三分位数，Q1为第一分位数； 将超出区间的数据标记为异常值并删除，采用均值填补法处理，再将数据进行归一化处理，则有归一化处理后的数据集如下： 式中，和分别为归一化的落梁前的理论标高、环境温度、构件质量和误差调整变量； 步骤四：划分数据集 将归一化处理后的数据集Xsd进行时间序列划分训练集XT和测试集XE，定义训练集中的吊装阶段i1＝1,2,...,k-1,k，则： 式中，和分别为训练集中归一化的落梁前的理论标高、环境温度、构件质量和误差调整变量； 定义测试集中的吊装阶段i2＝k+1,k+2,...,n-1,n，则： 式中，和分别为测试集中归一化的落梁前的理论标高、环境温度、构件质量和误差调整变量； 步骤五：使用训练集XT构建时空关联机制模型 指定训练集XT中的为输入数据，训练集XT中的为输出数据，建立Dropout层对输入数据进行正则化处理： 式中，ο为哈达玛积，D为从伯努利分布中抽取的随机向量； 建立长短时记忆层，定义遗忘门、输入门、单元候选和输出门的输入权重矩阵分别为Wf、Wi、Wc、Wo，隐藏权重矩阵分别为Uf、Ui、Uc、Uo，偏置项分别为bf、bi、bc、bo，将Xi'作为长短时记忆层i'时间步的输入，则有： 遗忘门： Fi'＝σWfXi'+UfHi'-1+bf 输入门： Ii'＝σWiXi'+UiHi'-1+bi 单元候选： 单元状态： 输出门： Oi'＝σWoXi'+UoHi'-1+bo 隐藏状态： Hi'＝Oi'·tanhCi' 式中，σ·为sigmoid函数，tanh·为双曲正切函数，Hi'-1为长短时记忆层i'-1时间步的隐藏状态，Ci'-1为长短时记忆层i'-1时间步的单元状态； 建立自注意力机制层，计算注意力权重： 将其作用于长短时记忆层的隐藏状态，则有经自注意力机制处理后的隐藏状态： 式中，softmax·为激活函数，为权重向量，wa为权重矩阵，ba为偏置项，利用与计算损失函数的梯度，通过反向传播算法更新Wf、Wi、Wc、Wo和Uf、Ui、Uc、Uo以及bf、bi、bc、bo，进行迭代直到梯度为0，完成时空关联机制模型的构建和训练； 步骤六：使用测试集XE检验模型有效性 将测试集XE输入时空关联机制模型，输出归一化的误差调整变量的预测值计算其与的均方根误差，若均方根误差满足所需的精度要求，则进入步骤七，否则返回步骤五更新时空关联机制模型参数，直至均方根误差满足所需的精度要求； 步骤七：利用模型预测第n+1个吊装阶段l个控制点的误差调整变量 将第n+1个吊装阶段l个控制点落梁前的理论标高、环境温度以及构件质量进行归一化处理如下： 式中，为第n+1个吊装阶段l个控制点归一化的落梁前的理论标高，和分别为第n+1个吊装阶段归一化的环境温度和构件质量； 将输入时空关联机制模型，输出第n+1个吊装阶段l个控制点归一化的误差调整变量的预测值，并将其进行逆归一化处理得到预测的误差调整变量δn+1,j； 步骤八：修正第n+1个吊装阶段落梁前的理论标高实现线形控制 将第n+1个吊装阶段l个控制点落梁前的理论标高按照下式进行修正计算： 式中，为第n+1个吊装阶段的第j个控制点落梁前的理论标高，使用落梁前的理论标高修正值替代落梁前的理论标高

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