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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法、系统、终端及存储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：CN121210921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511748337.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法、系统、终端及存储介质是由孙和美;王树英;郑响凑;林星涛;曾辉;陈湘生设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据选取技术领域，公开了基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取历史盾构工程和历史室内试验的渣土样本数据，进行预处理得到多个类别的目标渣土数据，并进行模型训练得到多个渣土改良参数选取预测模型；获取用户的参数选取指令，进行工作模式确定得到目标工作模式，并获取盾构渣土土性参数；若参数选取指令为参数预测，则根据目标工作模式将盾构渣土土性参数进行模型匹配，得到目标渣土改良参数选取预测模型，并将盾构渣土土性参数和盾构掘进参数输入至此模型，得到目标盾构渣土改良参数。本发明通过多源数据融合建立精准的预测模型，从而精准及高效的选取出盾构渣土改良参数。

本发明授权基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法，其特征在于，所述基于多源数据融合的盾构渣土改良参数选取方法包括： 获取历史盾构工程和历史室内试验的渣土样本数据，对所述渣土样本数据进行预处理，得到多个类别的目标渣土数据，并对所有所述目标渣土数据进行模型训练，得到多个渣土改良参数选取预测模型； 获取用户的参数选取指令，根据所述参数选取指令进行工作模式确定，得到目标工作模式，并根据所述参数选取指令获取目标地层的盾构渣土土性参数； 若所述参数选取指令为参数预测，则根据所述目标工作模式将所述盾构渣土土性参数与所有所述渣土改良参数选取预测模型进行匹配，得到目标渣土改良参数选取预测模型，并将所述盾构渣土土性参数和对应的盾构掘进参数输入至所述目标渣土改良参数选取预测模型，得到目标盾构渣土改良参数； 所述目标工作模式包括联网模式和非联网模式，所述目标渣土改良参数选取预测模型包括第一预测模型和第二预测模型； 所述若所述参数选取指令为参数预测，则根据所述目标工作模式将所述盾构渣土土性参数与所有所述渣土改良参数选取预测模型进行匹配，得到目标渣土改良参数选取预测模型，具体包括： 若所述参数选取指令为参数预测，且所述目标工作模式为联网模式，则根据所述联网模式对所有所述渣土改良参数选取预测模型进行更新检测，得到检测结果，并根据所述检测结果对所述盾构渣土土性参数进行模型匹配，得到第一预测模型； 若所述参数选取指令为参数预测，且所述目标工作模式为非联网模式，则根据所述非联网模式将所述盾构渣土土性参数与所有所述渣土改良参数选取预测模型进行匹配，得到第二预测模型； 所述获取用户的参数选取指令，根据所述参数选取指令进行工作模式确定，得到目标工作模式，并根据所述参数选取指令获取目标地层的盾构渣土土性参数，之后还包括： 若所述参数选取指令为参数查询，则根据目标工作模式将所述盾构渣土土性参数与所述渣土样本数据进行匹配处理，得到匹配结果； 获取所述匹配结果的相似度，并将所述相似度与预设阈值进行比较； 若所述相似度小于所述预设阈值，则根据所述匹配结果将所述盾构渣土土性参数进行模型匹配，得到第三预测模型，并将所述盾构渣土土性参数输入至所述第三预测模型，得到第三渣土改良参数； 若所述相似度大于或等于所述预设阈值，则根据所述匹配结果得到第四渣土改良参数； 若所述参数选取指令为参数添加，且所述目标工作模式为联网模式时，则根据所述参数选取指令获取待添加的目标渣土样本数据，并记录所述目标渣土样本数据的样本数据数量； 若检测到所述样本数据数量达到预设数量阈值，则根据所有所述目标渣土样本数据对所述渣土改良参数选取预测模型进行重新训练，得到训练结果； 对所述训练结果进行样本均方误差计算，得到误差计算结果，并根据所述误差计算结果对所述渣土改良参数选取预测模型进行更新判定，得到判定结果。

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