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龙图腾网获悉广州市市政工程设计研究总院有限公司;华南理工大学申请的专利一种基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放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：CN120746605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510929745.4，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放预测方法是由杨勇;乐小刚;贾布裕;余晓琳;郭建民;罗永乐;杨燎原;胡会勇;金丽;王慧慧设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放预测方法，首先基于生命周期评价方法构建碳排放计算模型；随后获取桥梁建造阶段碳排放的活动数据并提取影响碳排放的工程变量构建变量空间；再进行预处理并划分为训练样本集、候选样本集及测试样本集；然后使用训练样本集构建Kriging模型，引入序贯抽样策略结合信息选择准则对Kriging模型进行动态优化训练；训练后使用测试样本集评估Kriging模型得到桥梁碳排放预测模型；最后用于桥梁建造阶段进行碳排放预测。本发明通过构建面向桥梁建造阶段的多源数据特征空间及序贯抽样‑ISC‑Kriging模型，实现桥梁建造阶段碳排放的高精度、强泛化、可扩展预测。

本发明授权一种基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的桥梁建造阶段碳排放预测方法，其特征在于，包括下述步骤： 基于生命周期评价方法构建碳排放计算模型，所述碳排放计算模型包括建筑材料消耗产生的碳排放计算模型、建筑材料运输产生的碳排放计算模型、施工机械设备产生的碳排放计算模型以及能源消耗产生的碳排放计算模型； 基于碳排放计算模型获取桥梁建造阶段碳排放的活动数据，并提取影响碳排放的工程变量，构建变量空间；所述活动数据包括桥梁建造阶段的结构尺寸、施工方式、主材类型及运输距离； 对变量空间中各变量数据进行预处理，并划分为训练样本集、候选样本集及测试样本集； 使用训练样本集构建Kriging模型，引入序贯抽样策略结合信息选择准则将候选样本集加入训练样本集对Kriging模型进行动态优化训练；训练后使用测试样本集评估Kriging模型，得到桥梁碳排放预测模型； 将桥梁碳排放预测模型用于桥梁建造阶段进行碳排放预测； 所述对Kriging模型进行动态优化训练，具体为： 构建Kriging模型并设置迭代次数和终止条件，在训练样本集上进行训练； 使用训练后的Kriging模型预测候选样本集，计算每个候选样本的预测值及均方误差； 基于信息选择准则计算每个候选样本的ISC值，并选择最小ISC值对应的候选样本作为新增训练样本加入训练样本集中，从候选样本集中剔除该候选样本； 更新训练样本集并对训练后的Kriging模型进行优化训练； 不断迭代直至候选样本集为空时终止训练。

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广州市市政工程设计研究总院有限公司;华南理工大学，其通讯地址为：510060 广东省广州市越秀区环市东路348号东座；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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