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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种公路沉降智能监测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：CN119223241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411207314.9，技术领域涉及：G01C5/00；该发明授权一种公路沉降智能监测方法是由何毅龙;潘晓东;陶袁钦;周泽灵设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公路沉降智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种公路沉降智能监测方法，属于公路工程技术领域。本发明沿待监测公路段布设传感器，传感器采集的数据传输给物联网平台进行预处理和沉降预测，物联网平台部署基于两种不同路基沉降预测模型的组合模型，通过组合模型对预处理后的监测数据进行预测，得到沉降预测数据，实现公路沉降智能监测。本发明还可根据需要，基于得到的沉降预测数据对沉降过程中的异常状态和数据进行报警。本发明将物联网、人工智能等技术应用在了项目工程中，一定程度上确保了工程项目工作的安全运行，提高了工程项目的安全预防控制能力。

本发明授权一种公路沉降智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种公路沉降智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，沿待监测公路段布设传感器，所述传感器与各自的数据采集器通过RS485线缆通讯连接； 步骤S2，数据采集器与DTU通过无线通讯连接；将监测数据无线传输给DTU； 步骤S3，DTU将数据通过无线通讯传输给物联网平台，物联网平台对数据进行预处理并进行可视化和预警配置； 步骤S4，建立泊松曲线沉降预测模型和基于马尔科夫链蒙特卡洛的贝叶斯更新方法的沉降预测模型；将两种沉降预测模型进行组合得到组合预测模型； 泊松曲线沉降预测模型表达式为： 式中：St为某一预测位置处路基在时间t所对应的沉降量；k、a、b为待定系数； 使用泊松曲线沉降预测模型预测路基沉降的步骤为： 获取当前时刻往前设定时长范围内的传感器监测数据，从中取监测时间间隔相等的沉降实测值，令各时间点t＝1，2，3，…，n对应的路基沉降实测值分别为S1，S2，S3，…，Sn； 将时长范围等分为三份监测时段，令i＝n3；则有，第一监测时段内的时间点t＝1，2，3，…，i，第二监测时段的t＝i+1，i+2，i+3，…，2i，第三监测时段为的＝2i+1，2i+2，2i+3，…，3i；三个监测时间段所对应的路基沉降特征参数为y1、y2、y3； 根据路基沉降特征参数更新泊松曲线沉降预测模型表达式中的待定系数，其中： 将求得的三个系数a、b、k代入泊松曲线沉降预测模型，令时间t趋向于无穷，得到最终路基沉降量S； 所述建立基于马尔科夫链蒙特卡洛的贝叶斯更新方法的沉降预测模型，包括： 采用有限元软件，基于公路断面勘测数据建立有限元模型；将土体参数视作随机变量，通过拉丁超立方抽样生成多组参数样本，并将其输入有限元模型，计算获得对应的沉降计算结果； 基于参数样本，构建路基沉降数据集，随后采用随机森林方法构建代理模型，将上述构建的路基沉降数据集随机分为训练集和测试集；使用训练集训练代理模型，再将测试集中土体参数输入到代理模型中并输出路基沉降计算结果，将代理模型计算结果与原始有限元模型计算结果进行对比，对比效果符合要求后，使用代理模型替代原始有限元模型； 根据软土土体的性质，生成土体参数数据集；将土体参数数据集输入代理模型计算沉降，根据各个参数对软土路基沉降值的影响程度，确定高敏感性土体参数，并将其视为随机变量，其他土体参数视为常量； 步骤S5，将组合预测模型嵌入物联网平台，对步骤S3预处理后的监测数据进行预测，得到沉降预测数据，实现公路沉降智能监测。

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