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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利一种系数预测模型的构建方法、系数预测方法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：CN121031238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511573406.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种系数预测模型的构建方法、系数预测方法及存储介质是由张云龙;马赫;钱雪松;孙运;钱禹成设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种系数预测模型的构建方法、系数预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种系数预测模型的构建方法、系数预测方法及存储介质，所述构建方法包括步骤，采用有限元数值软件对桥梁预应力梁进行建模并模拟张拉过程，构建桥梁参数系数数组，划分为训练数据集和验证数据集，进行数据标准化和张量数据转化，构建数据加载器；构建基于与的全连接多层多任务神经网络，设有标准化器、前向传播函数、损失函数、学习率调度器、优化器；进行模型训练，封装预测函数，集成标准化器和训练好的所述预测模型。预测方法包括根据所述预测模型进行摩阻损失系数和管道偏差系数的预测。本公开实现了仅需几个实地易测参数便能快速高效准确地实现系数预测。

本发明授权一种系数预测模型的构建方法、系数预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种系数预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采用有限元数值软件对桥梁预应力梁进行建模并模拟张拉过程，提取桥梁预应力梁的参数、摩阻损失系数信息和管道偏差系数信息，构建桥梁参数系数数组；所述桥梁预应力梁的参数包括桥梁跨径L、桥梁高度H、预应力筋于支点截面位置定位点在梁高上的高度分布，还包括不同预应力损失情况下的梁跨中挠度、跨中截面面积与跨中截面形心； 步骤2，将桥梁参数系数数组划分为训练数据集和验证数据集，对训练数据集和验证数据集均依次进行数据标准化和张量数据转化，构建数据加载器； 步骤3，构建基于与激活函数的全连接多层多任务神经网络作为用于预测摩阻损失系数和管道偏差系数的预测模型，所述全连接多层多任务神经网络中设有标准化器、前向传播函数、损失函数、学习率调度器、优化器； 步骤4，定义训练函数、验证函数与训练过程监控函数，基于所述全连接多层多任务神经网络和所述数据加载器，进行预测模型训练，得到训练好的所述预测模型，封装预测函数，集成标准化器和训练好的所述预测模型，提供交互式输入接口，形成预测系统。

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吉林建筑大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市南关区新城大街5088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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