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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测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：CN121542863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610069460.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测方法及系统是由王文盛;刘保印;杨连升;谭国金;吴春利;顾正伟;周培蕾;何昕设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测方法及系统。所述方法包括：基于轮廓系数法和K‑means算法构建桥梁维养历程信息数据集，构建桥梁定检信息数据库；将数据清理后的数值型数据进行离散化处理转变为分类数据；计算所有分类数据与桥梁技术状况评级信息之间的Cramer’sV系数，基于此选定特征数据，对具有分类数据属性的数据转变为独热编码并采用主成分分析方法降低维度得到降维分类数据；归一化和均衡化处理得到用于模型训练的数据集；利用PSO‑LightGBM算法训练桥梁技术状况评级预测模型；利用预测模型预测桥梁技术状态评级级别。本公开提高了桥梁技术状况评级预测的准确度。

本发明授权融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合维养历程信息的桥梁技术状况评级预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获得多条桥梁维养信息记录，基于轮廓系数法和K-means算法构建包括桥梁维养信息记录分类类别信息的桥梁维养历程信息数据集，分类类别种类包括维养费用聚类类别、重建类、无维养类； 步骤2，构建包括桥梁维养历程信息数据集、桥梁基本信息、桥梁设计信息、桥面布置信息、交通统计信息的桥梁定检信息数据库； 步骤3，将桥梁定检信息数据库中的数据归类为数值型数据与分类数据，进行数据清理； 步骤4，将数据清理后的数值型数据进行离散化处理转变为分类数据；计算所有分类数据与桥梁技术状况评级信息之间的Cramer’sV系数，Cramer’sV系数大于系数阈值的分类数据所对应的步骤3得到的桥梁定检信息数据库中的数据作为选定的特征数据； 步骤5，对选定的特征数据中具有分类数据属性的数据转变为独热编码并采用主成分分析方法降低维度得到降维分类数据；对桥梁定检信息数据集进行归一化处理，所述桥梁定检信息数据集包括选定的特征数据中具有数值型数据属性的数据和所述降维分类数据； 步骤6，对归一化的桥梁定检信息数据集采用SMOTE过采样方法和NearMiss欠采样方法进行均衡化处理，得到归一化均衡的桥梁定检信息数据集； 步骤7，利用PSO-LightGBM算法和训练桥梁技术状况评级预测模型； 步骤8，利用桥梁技术状况评级预测模型预测桥梁技术状态评级级别。

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