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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法及系统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：CN121413089B 。

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：202512003573.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法及系统是由王晓亮;李天宇;牛皓茗;华瑞卿;肖芯瑜;张嘉珉设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法及系统在说明书摘要公布了：基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法及系统，包括如下步骤：在设计阶段，基于初始设计方案，通过分类模型判断破坏模式，选择相应的回归预测模型预测极限填高Hmaxmax和安全系数Fss，再通过与安全设定阈值[Fss]相比较，判断设计方案是否可行，如不可行则通过优化模型生成最优方案；在施工阶段，位移监测数据经反演模型输出新的地基土体参数，替换原设计参数，更新方案与监测数据通过分类模型后，经时序模型预测安全系数Fspsp，结合[Fs]预警阈值判断风险等级，如超过安全范围则预警并通过优化模型生成最优调整方案。本发明构建设计预判、施工更新、实时评估和优化调整的全周期闭环，将监测数据与安全系数有机结合，实现动态全周期稳定性评估和调整。

本发明授权基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的膜袋砂堤坡全周期安全管控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在设计阶段： S1-1、基于初始设计方案，通过分类模型判断破坏模式，所述设计方案包括膜袋砂堤坡设计参数和堤坡截面几何参数；所述分类模型采用随机森林分类器，其输出的破坏模式包括整体破坏和分侧破坏； S1-2、根据S1-1步骤得到的破坏模式选择对应的回归预测模型，由相应的回归预测模型预测极限填高Hmax和安全系数Fs；所述回归预测模型采用XGBoost回归模型结构； S1-3、通过将预测的安全系数Fs与安全系数设定阈值[Fs]相比较，判断设计方案是否可行，若可行，则将该设计方案作为最优方案，若不可行，通过优化模型生成最优方案，所述最优方案包括膜袋砂堤坡设计参数和堤坡截面几何参数；所述优化模型包括NSGA-Ⅲ优化算法、所述分类模型和所述回归预测模型； S2、在施工阶段： S2-1、施工监测数据通过反演模型得到新的地基土体参数，以新的地基土体参数替换原有的地基土体参数，以此更新S1步骤得到的最优方案；所述反演模型采用贝叶斯优化的BP神经网络，输入数据为监测位移数据，输出数据为软土不排水抗剪强度Su； S2-2、新的最优方案与新的施工监测数据通过分类模型判断破坏模式； S2-3、根据破坏模式选择对应的时序模型，由相应的时序模型预测安全系数Fsp；所述时序模型采用XGBoost-LSTM耦合模型，其包括XGBoost模块、LSTM模块和特征融合模块； S2-4、通过预测的安全系数Fsp与安全系数设定阈值[Fs]相比较，判断安全风险等级，若安全风险等级在设定的安全范围内，则无需预警并持续监控，若安全风险等级超过设定的安全范围，则进行预警并通过优化模型生成最优方案，所述最优方案包括膜袋砂堤坡设计参数和堤坡截面几何参数； S2-5、施工过程中，按照S2-2至S2-4步骤的方法，定时或不定时对施工过程持续进行安全评估和方案优化，直至施工结束。

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