买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海建工四建集团有限公司申请的专利一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警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：CN119984495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510052409.6，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警方法及系统是由沈俊凯;张英楠;张书楷;黄轶;张铭;马越洋;汪小林;何相成;李海青设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警方法及系统，该方法包括建立场地特征参数数据；对采集的微振动响应数据进行统一时间戳、去噪、降低数据规模量；将微振动响应数据的时域数据、频域数据、时频域数据分别与场地特征参数为输入通过特征表征模型输出当前采集时段的微振动时域、频域和时频域表征图；通过回归模型根据微振动时域、频域和时频域表征图预测下一时段的微振动时域、频域和时频域表征图；对频域和时频域表征图分别重建时域数据，将三个时域数据进行加权平均实现下一时段的微振动响应数据的时域数据的最终预测；对超过警戒线的时域数据发出预警信号。本发明能够对未部署传感器区域的微振动响应数据进行监测。

本发明授权一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的建筑施工场地微振动预测预警方法，其特征在于，包括： 步骤S101，建立建筑施工场地未部署传感器区域的场地特征参数数据，所述场地特征参数为能够反应土层物理力学性质的参数； 步骤S102，将建筑施工场地未部署传感器区域附近的已部署传感器在当前采集时段采集的多维微振动响应数据进行统一时间戳、去噪、降低数据规模量； 步骤S103，将统一时间戳、去噪、降低数据规模量的微振动响应数据的时域数据和场地特征参数为输入通过第一神经网络模型为骨架的特征表征模型输出未部署传感器区域在当前采集时段的微振动时域表征图； 步骤S104，通过傅里叶变换将微振动响应数据的时域数据转换为频域数据，将频域数据和场地特征参数为输入通过第二神经网络模型为骨架的特征表征模型输出未部署传感器区域在当前采集时段的微振动频域表征图； 步骤S105，通过连续小波变换将微振动响应数据的时域数据转换为时频域数据，将时频域数据和场地特征参数为输入通过视觉神经网络模型为骨架的特征表征模型输出未部署传感器区域在当前采集时段的微振动时频域表征图； 步骤S106，通过回归模型对未部署传感器区域采集时段的微振动时域表征图、微振动频域表征图和微振动时频域表征图进行解析初步预测输出未部署传感器区域在下一时段的微振动时域表征图、微振动频域表征图和微振动时频域表征图；采用逆傅里叶变换将对预测输出未部署传感器区域在下一时段的微振动频域表征图中的频域数据重建为时域数据，利用逆连续小波变换将预测输出未部署传感器区域在下一时段的微振动时频表征图中的时频域数据重建为时域数据，通过预测输出未部署传感器区域在下一时段的微振动时域表征图中的时域数据和两个重建的时域数据进行三者加权平均获得最终预测的未部署传感器区域在下一时段的微振动响应数据的时域数据； 步骤S107，通过分类模型对最终预测的未部署传感器区域在下一时段的微振动响应数据中的时域数据超过警戒线的微振动响应数据发出预警信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海建工四建集团有限公司，其通讯地址为：200126 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区耀华路251号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。