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龙图腾网获悉安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司申请的专利基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算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：CN120951838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511492417.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算方法是由吴志刚;李翻翻;沈国栋;张志峰;杨大海;温广军;李明;张胜;郭城;陈星设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算方法，涉及桩型复合地基设计的技术领域，获取待定方案计算位置处的软土层、上土层或下土层的等代厚度和等代物理参数，以及获取待定方案计算位置处的路堤高度，输入训练完成后的BP神经网络中，预测待定方案计算位置处的桩型复合地基方案中设计参数的初值；BP神经网络的训练过程中，根据桩型复合地基规范设定约束条件；根据约束条件，设计改进误差性能函数；通过在误差性能函数中引入桩间距的约束惩罚函数，在后续的设计参数预测中能够有效避免桩间距参数违反现行规范的问题，提升BP神经网络在桩型复合地基设计参数初值确定上的合理性。

本发明授权基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算方法在权利要求书中公布了：1.基于BP神经网络算法的桩型复合地基方案初值计算方法，其特征在于，获取待定方案计算位置处的软土层、上土层和下土层的等代厚度和等代物理参数，以及获取待定方案计算位置处的路堤高度，输入训练完成后的BP神经网络中，预测待定方案计算位置处的桩型复合地基方案中设计参数的初值； BP神经网络的训练过程如下： 构建BP神经网络架构：设定输入层层数、隐含层层数和输出层层数；设定每层神经层的神经元个数；设定所有相邻神经层之间的偏置初值；设定所有相邻神经层内神经元之间的连接权重初值； 获取训练集：训练集包括多个训练样本；每个训练样本均包含一个训练输入数据集和一个目标输出数据集；训练输入数据集由已有方案计算位置处的软土层、上土层和下土层的等代厚度和等代物理参数，以及已有方案计算位置处的路堤高度构成；目标输出数据集由已有方案计算位置处的桩型复合地基方案中设计参数的目标值构成； 根据桩型复合地基规范设定约束条件； 根据约束条件，设计改进误差性能函数E1； 将训练集代入BP神经网络架构进行训练，根据改进误差性能函数E1对偏置和连接权重求偏导，对BP神经网络架构中的偏置和连接权重进行更新，得到训练完成后的BP神经网络。

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