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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质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：CN119939381B 。

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：202411807975.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质是由沈侃敏;王宽君;莫品强;林浩东设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质，所述方法包括如下步骤：S1、孔压静力触探数据和土层分类信息的收集与整理；S2、采用SVM、RF、XGBoost建立基础模型；S3、采用贝叶斯优化算法对基础模型超参数进行寻优；S4、建立三个基础模型的融合预测模型；S5、对融合预测模型进行训练；S6、运用已完成训练的融合预测模型对另一场地的土层类型进行预测；S7、确定划分精度，对分层结果进行并层处理，最终得到土层量化分层结果。本发明能快速建立孔压静力触探数据与土层类别的定量关系，实现快速精确分类，并能量化土层分类的不确定性，同时避免了传统土层分类方法的主观性和单一算法的局限性。

本发明授权一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、孔压静力触探数据、土层分类信息的收集与整理； 收集整理岩土工程勘察报告、土工试验成果资料，整理孔压静力触探孔沿深度的触探数据和土层分类信息； S2、采用机器学习算法SVM、RF、XGBoost建立基础模型； 采用机器学习算法SVM、RF、XGBoost分别建立以孔压静力触探数据作为输入、土层类别作为输出的基础预测模型，输出结果为土层对应各土类的概率； S3、采用贝叶斯优化算法对基础模型超参数进行寻优； 采用贝叶斯优化算法对用于孔压静力触探土层量化分层的SVM、RF、XGBoost基础模型的超参数进行寻优； S4、以Stacking方式建立三个基础模型的融合预测模型； 建立线性元模型，以Stacking方式将三个基础模型的输出结果融合起来，形成机器学习算法融合预测模型； S5、对机器学习算法融合预测模型进行训练； 将整理的孔压静力触探数据与土层分类信息输入机器学习算法融合预测模型，对模型进行训练； S6、运用已完成训练的机器学习算法融合预测模型对另一场地的土层类型进行预测； 运用已完成训练的机器学习算法融合预测模型对另一场地的土层类型进行预测，输出土层对应各土类的概率，取最大概率值对应的土类作为该土层的预测土类； S7、确定划分精度，对分层结果进行并层处理，最终得到土层量化分层结果； 根据工程需要划分精度，对预测结果进行并层处理，最终得到土层量化分层结果。

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中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市潮王路22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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