交通运输部天津水运工程科学研究所王晨阳获国家专利权
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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预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：CN115759203B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211470820.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预测方法是由王晨阳;左殿军;朱玉德;杨云平;王建军;胡瑞更;李延伟;乔华倩设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预测方法，包括：获取环境数据并构建深度学习模型，其中所述深度学习模型采用DNN网络模型；获取训练样本；基于训练样本通过迁移学习方式对所述深度学习模型进行训练，得到预测模型，通过预测模型对所述环境数据进行预测，得到海上桩基冲刷深度预测结果。通过上述技术方案，本发明能够根据先验知识及相关模拟及实测数据作为迁移学习的数据基础训练生成预测模型，进而通过预测模型对冲刷深度进行有效预测。
本发明授权一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多要素耦合条件下海上桩基冲刷预测方法，其特征在于，包括： 获取环境数据并构建深度学习模型，其中所述深度学习模型采用DNN网络模型； 获取训练样本；基于训练样本通过迁移学习方式对所述深度学习模型进行训练，得到预测模型，通过预测模型对所述环境数据进行预测，得到海上桩基冲刷深度预测结果； 所述环境数据包括桩基海床形状数据及波流数据，所述桩基海床数据包括桩基形状数据、海床形状数据、沉积物尺寸数据、砂土粒径数据、水深数据及Froude数；所述波流数据包括波浪速度、水流速度、冲击角数据、波高、波数、波周期及波浪KC系数； 所述训练样本包括通过先验知识获取的仿真数据，室内模拟数据及实测历史数据，其中所述先验知识包括针对海上冲刷预测的不同算法； 对所述深度学习模型进行训练的过程包括：基于所述仿真数据对所述深度学习模型进行训练，生成理论模型； 基于室内模拟数据通过特征迁移学习方式对所述理论模型进行训练，得到模拟模型； 基于实测历史数据通过特征迁移学习及结构迁移学习方式对所述模拟模型进行训练，得到预测模型。
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