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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能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：CN119580876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411591002.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法是由陈鸿宾;李佳明;唐北昌;张树光;刘文博;黄翔;张研;唐世斌;李彬;黄寿军;刘欣雨设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法在说明书摘要公布了：一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，涉及土裂隙分形维数预测技术领域。技术方案：采集样本数据进行标准化处理；样本数据分为预测样本和训练样本；训练样本通过粒子群优化算法和麻雀优化算法对BiLSTM、GRU、Xgboost和RVM模型参数进行寻优，以粒子群优化算法和麻雀优化算法最优解为基础建立满足要求的土体裂隙分形维数的预测模型；把预测样本带入到BiLSTM、GRU、Xgboost和RVM模型参数，将得到的预测结果与实际值进行对比分形，验证模型可行性。有益效果：本发明有效提高预测精度与效率、降低研究成本与时间、推动土壤科学研究与技术革新；不仅有助于推动土壤科学研究的发展和创新，还为环境保护和可持续发展目标的实现提供了有力的技术支持。

本发明授权一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，步骤如下： S1、采集样本数据进行标准化处理； S2、标准化处理后的样本数据分为预测样本和训练样本； S3、利用粒子群优化算法和麻雀优化算法分别与BiLSTM、GRU、Xgboost和RVM模型相结合，自适应获取最优参数值，利用优化后的模型建立循环次数、铅离子浓度、土裂隙的面积、倾角、形状因子、周长、长度、宽度与分形维数的非线性映射关系，建立土裂隙分形维数的预测模型；模型的预测步骤如下： Step1：将收集到的试样数据集划分为训练集和测试集两个部分，防止影响因素的量纲差异对结果产生影响，对样本进行归一化处理，处理公式为： 式中：为影响因素中的第i个影响因素,为样本数据均值，s为样本标准差； Step2：初始化，设置各模型参数，训练样本通过粒子群优化算法和麻雀优化算法对BiLSTM、GRU、Xgboost和RVM模型参数进行寻优，以粒子群优化算法和麻雀优化算法最优解为基础建立满足要求的土体裂隙分形维数的预测模型； S4、把预测样本带入到BiLSTM、GRU、Xgboost和RVM模型参数，将得到的预测结果与实际值进行对比分形，验证模型可行性；依据上述建模步骤，编写BiLSTM、PSO-BiLSTM、SSA-BiLSTM、GRU、PSO-GRU、SSA-GRU、Xgboost、PSO-Xgboost、SSA-Xgboost、RVM、PSO-RVM、SSA-RVM的土裂隙分形维数预测模型。

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