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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于人工智能的盾构施工隧道全变形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：CN121388577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511960975.3，技术领域涉及：G06F18/2137；该发明授权基于人工智能的盾构施工隧道全变形预测方法是由许勇;刘子健;刘超;吴金刚;周振;王俊勇;苏艳桃;金大龙;谭琛;龙伟;李建林;许雅涵;沈平欢;张伟;朱允伟;赵金鹏;刘飞;梁汇伟;彭思朗设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的盾构施工隧道全变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程监测与施工技术领域，公开了基于人工智能的盾构施工隧道全变形预测方法。该方法获取地质传感数据流、施工操作数据流和历史变形案例库；对地质传感数据流和施工操作数据流进行多模态数据融合，生成时空一致的施工环境图谱；从历史变形案例库中检索与当前施工环境图谱相匹配的案例序列，通过案例序列进行特征显著性评估，识别全变形预测的主导特征组；基于主导特征组构建算法择优引擎；激活算法择优引擎对施工环境图谱进行并行处理，产生每个算法的适应性度量集；整合适应性度量集与实时施工限制条件，采用权衡决策机制选择最佳预测算法；生成全变形预测模型，并将该模型集成到盾构施工监控平台。

本发明授权基于人工智能的盾构施工隧道全变形预测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的盾构施工隧道全变形预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取地质传感数据流、施工操作数据流和历史变形案例库； 对所述地质传感数据流和施工操作数据流进行多模态数据融合，生成时空一致的施工环境图谱； 从所述历史变形案例库中检索与当前施工环境图谱相匹配的案例序列，通过案例序列进行特征显著性评估，识别全变形预测的主导特征组； 基于所述主导特征组，构建算法择优引擎，所述算法择优引擎包含基准人工智能算法池和扩展人工智能算法群； 激活所述算法择优引擎对所述时空一致的施工环境图谱进行并行处理，产生每个算法的适应性度量集； 整合所述适应性度量集与实时施工限制条件，采用权衡决策机制选择最佳预测算法； 利用所述最佳预测算法和主导特征组，生成全变形预测模型，并将所述全变形预测模型集成到盾构施工监控平台； 所述从所述历史变形案例库中检索与当前施工环境图谱相匹配的案例序列，通过案例序列进行特征显著性评估，识别全变形预测的主导特征组，包括： 对所述当前施工环境图谱进行图谱解析，提取环境图谱特征向量； 计算所述环境图谱特征向量与历史变形案例库中每个案例的特征向量之间的相似度矩阵； 根据所述相似度矩阵，筛选相似度高于预设阈值的历史案例，形成匹配案例集合； 对所述匹配案例集合进行特征分布分析，计算每个特征的方差贡献率； 基于所述方差贡献率，选取贡献率最高的特征子集作为全变形预测的主导特征组； 所述激活所述算法择优引擎对所述时空一致的施工环境图谱进行并行处理，产生每个算法的适应性度量集，包括： 将所述时空一致的施工环境图谱分割为多个数据块，分配给每个算法进行独立预测； 收集每个算法对每个数据块的预测结果，计算预测结果与历史真实值之间的误差指标； 统计每个算法在所有数据块上的误差分布，导出准确性度量和稳定性度量； 结合计算资源消耗数据，生成每个算法的适应性度量。

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