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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与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：CN120597611B 。

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：202510692530.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与系统是由王鹏;高攀鑫;李伟文;方五军;王晨光设计研发完成，并于2025-05-27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桥梁地震易损性预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与系统，包括：获取地震参数集，采用深度神经网络构建非线性映射模型，基于所述非线性映射模型进行易损概率预测，得到初步易损概率数据；获取桥梁结构数据构建桥梁几何模型，分析所述桥梁几何模型的分段材料异质性，若异质性超过预设阈值，则计算地震作用下的分段响应数据；基于所述分段响应数据，分析桥梁整体的空间差异性易损概率分布，获取精细预测结果；若精细预测结果与所述初步易损概率偏差超过预设阈值，则调整所述非线性映射模型，输出更新后的易损概率分布，得到最终易损预测结果。本发明显著提高了桥梁地震易损性预测的精度和可靠性，对提升桥梁结构的地震安全性具有重要意义。

本发明授权一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法，其特征在于，包括： 获取地震参数集，采用深度神经网络构建非线性映射模型，基于所述非线性映射模型进行易损概率预测，得到初步易损概率数据； 获取桥梁结构数据构建桥梁几何模型，分析所述桥梁几何模型的分段材料异质性： 从所述桥梁几何模型中获取各段材料数据，进行格式统一和缺失值填补，得到标准化材料数据集；针对所述标准化材料数据集进行网格划分，将几何边界分解为计算单元，结合连接约束生成边界条件，获取网格化单元；对所述网格化单元进行有限元计算，获取分段异质性参数；所述分段异质性参数包括材料刚度、阻尼特性、质量分布数据； 若异质性超过预设阈值，则计算地震作用下的分段响应数据： 基于所述分段异质性参数，采用长短期记忆网络计算各段结构在地震作用下的位移分布数据、速度分布数据、应力分布数据；基于位移分布数据、速度分布数据、应力分布数据获取分段响应数据； 基于所述分段响应数据，分析桥梁整体的空间差异性易损概率分布，获取精细预测结果：采用机器学习分类算法，对所述分段响应数据进行分类，获得分段易损概率分布集；采用空间插值算法对所述分段易损概率分布集进行空间插值，生成桥梁整体的空间差异性易损概率分布，获取精细预测结果； 若精细预测结果与所述初步易损概率偏差超过预设阈值，则调整所述非线性映射模型，输出更新后的易损概率分布，得到最终易损预测结果。

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深圳大学，其通讯地址为：518100 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688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”。

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