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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模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：CN120910531B 。

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：202511018088.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法是由武子帅;张执南;尹念;王婉钰;周芳芳设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法，属于机械工程与智能监测技术领域，包括以下步骤：步骤S1、多源信息采集与预处理；步骤S2、多源信息特征提取及关联分析；步骤S3、基于步骤S2进行摩擦系数波动性指标预测；步骤S4、基于步骤S3进行摩擦系数均值指标预测。本发明采用上述的一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法，通过引入分层建模机制与混合训练策略，实现了对摩擦系数各类指标的物理合理性更强、预测精度更高的建模，具有良好的物理可解释性、适用推广性与工程实用价值。

本发明授权一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法在权利要求书中公布了：1.一种摩擦系数波动性与均值指标分层建模预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、多源信息采集与预处理； 步骤S2、多源信息特征提取及关联分析； 步骤S3、基于步骤S2进行摩擦系数波动性指标预测；步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S301、采用基础回归模型对摩擦系数波动性进行回归训练，并采用融合算法对基础回归模型进行集成融合； 步骤S302、采用评价指标评估回归模型的拟合效果； 步骤S303、选择评价指标最高的模型作为摩擦系数波动性指标的预测模型，并保存； 步骤S4、基于步骤S3进行摩擦系数均值指标预测，步骤S4具体包括以下步骤： 步骤S401、根据摩擦系数波动性指标的分布特征和统计学规律，构造反映摩擦系数波动性指标与均值指标关系的物理启发特征； 步骤S402、以所提取的波动性指标与物理启发特征作为输入特征，以摩擦系数的均值指标作为输出变量，构建用于回归建模的数据集； 步骤S403、采用混合训练策略，并利用随机森林回归模型对摩擦系数的均值性指标进行回归训练和预测； 步骤S404、基于训练结果完成模型拟合，并保存训练完成的随机森林模型，作为摩擦系数均值指标的预测模型。

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