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龙图腾网获悉商洛市公路局申请的专利基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统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：CN120611250B 。

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：202511114832.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统是由胡斌;冯玉洲;赵兆;周柯;王姣;屈晓楠;张增龙;魏露设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与深度学习技术领域，特别是涉及基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统，方法包括：构建三维监测网络步骤，以道路侧面为X轴，长度方向为Z轴，高度方向为Y轴，建立三维直角坐标系，构建光纤光栅传感器分布式拓扑网络和温度监测网络；数据采集处理步骤，获取多维状态信息；建立相变物理模型，以相变层融化深度信息作为样本标签，从时空仿真数据中提取训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入LSTM网络进行训练，以相变层融化深度作为输出目标，建立相变状态预测模型；利用测试数据集验证LSTM网络的预测精度；实现对道路凝冰状态的高精度预测。

本发明授权基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建三维监测网络步骤：以道路侧面为X轴，长度方向为Z轴，高度方向为Y轴，建立三维直角坐标系；在所述三维直角坐标系中构建光纤光栅传感器分布式拓扑网络，包括在道路结构层内部和路基层内部埋设多个光纤光栅传感器，所述光纤光栅传感器在道路深度方向按照预设间隔布置，在道路横向和纵向按照预设间隔布置；埋设温度传感器和热电偶监测道路温度场分布； 数据采集处理步骤：通过所述光纤光栅传感器监测反射光强度信息并通过传感器传输端口传输至智能光模块，所述智能光模块将光信号传输至传感器数据采集模块；通过所述温度传感器和热电偶监测温度数据并传输至数据处理器；将所述光纤光栅传感器数据与温度场数据融合形成多维状态信息，所述多维状态信息为空间位置、时间、温度和热光谱特征； 相变预测步骤：建立相变物理模型，利用有限元分析方法模拟道路表面与导热层耦合作用下的温度分布与相变层融化深度变化规律，获取相变发展过程的时空仿真数据；以所述相变层融化深度信息作为样本标签，从所述时空仿真数据中提取训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集输入LSTM网络进行训练，以相变层融化深度作为输出目标，建立相变状态预测模型；利用所述测试数据集验证所述LSTM网络的预测精度： 所述建立相变状态预测模型具体包括： 从时空仿真数据中提取表征相变过程的关键特征，包括温度梯度、热流密度、相变界面位置； 构建LSTM网络架构，包括输入层、LSTM层、注意力机制层和输出层； 将提取的特征作为输入向量，相变层融化深度作为输出目标； 采用批量训练方式对LSTM网络进行训练，通过调整网络参数优化预测精度； 使用测试数据集验证模型性能，当验证结果表明预测精度不足时，调整网络结构或输入特征，重新进行训练； 当验证结果表明预测精度达到要求时，确定最终模型用于实际相变状态预测。

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