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龙图腾网获悉济南市勘察测绘研究院申请的专利一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估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：CN119740496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510251685.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估方法是由李树文;全金谊;朱君;修金城;刘斌;李继林;安洁;贺奇设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轨道评估技术领域，具体涉及一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估方法，具体如下：收集轨道基础沉降相关的原始数据并处理，再将处理好的数据进行存储，并对存储的数据进行人工标注；基于采集的数据进行数据增强、合成数据、样本多样性优化操作，然后采用基于边界条件的样本插值方法合成电数字数据样本；建立轨道基础沉降评估预测模型，对采集的数据和合成的数据进行处理来训练模型，得到评估预测结果，再对训练完成后的模型进行评估与改进；基于轨道基础沉降评估预测模型的评估预测结果向用户提供沉降控制与修复的建议，并根据评估预测结果判断是否进行预警。本方法可以提高模型评估的准确性，增强模型的鲁棒性与泛化能力。

本发明授权一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电数字数据处理的轨道基础沉降评估方法，其特征是：S1、数据采集：收集轨道基础沉降相关的原始数据，然后进行处理，再将处理好的数据进行存储，并对存储的数据进行人工标注；S2、样本合成：基于采集的数据进行数据增强、合成数据、样本多样性优化操作，然后采用基于边界条件的样本插值方法合成电数字数据样本；S3、学习建模：建立轨道基础沉降评估预测模型，对采集的数据和合成的数据进行预处理，通过特征工程根据预处理后的数据进行关键特征提取，然后根据提取的关键特征对轨道基础沉降评估预测模型进行训练，得到评估预测结果，再对训练完成后的模型进行评估与改进；其中，轨道基础沉降评估预测模型采用的基于路径积分的分数阶神经网络；S3具体如下：构建轨道基础沉降评估预测模型，将采集的数据和合成后的数据输入至轨道基础沉降评估预测模型中进行训练，具体操作如下：数据预处理：读取存储系统中的电数字数据和样本合成后的电数字数据样本，对数据进行预处理操作，预处理操作包括补充缺失值、去除异常值、数据标准化；提取关键特征：通过特征工程提取轨道基础沉降过程中的关键特征，关键特征包括地基压实度、土壤湿度、温度；轨道基础沉降评估预测模型的训练：通过基于路径积分的分数阶神经网络进行模型训练，具体通过路径积分模拟多种可能决策路径，进行分数阶神经网络参数的全局搜索，并借助布朗运动原理在训练过程中进行随机扰动，最终得到轨道基础沉降的评估预测结果；轨道基础沉降评估预测模型的评估与改进：对比训练结果和实际的结果，实际的结果即为人工标注的标识符，对轨道基础沉降评估预测模型的准确性进行评估，并根据评估结果对轨道基础沉降评估预测模型进行调整与改进；S4、建议与预警：基于轨道基础沉降评估预测模型的评估预测结果向用户提供沉降控制与修复的建议，并根据评估预测结果判断是否进行预警；基于边界条件的样本插值方法合成电数字数据样本的操作具体如下：（1）在采集的数据中选择少数类电数字数据样本作为种子样本，将其通过最小化能量函数，得到用于评估类电数字数据选择质量的能量函数；（2）通过计算种子样本与最近邻样本的距离和方向，识别动态边界条件，对每个种子样本进行边界条件分析，进而判断电数字数据样本分布的局部结构特性；（3）通过插值方法和基于边界条件的动态调整向量，对插值路径与合成电数字数据样本的数量和方向进行动态调整；（4）根据新合成的电数字数据样本对整体电数字数据样本分布的影响修正合成策略，在电数字数据样本合成过程中进行动态调整因子的计算；多次重复基于边界条件的样本插值方法进行电数字数据样本合成的步骤，直至合成的新样本数据的数量达到预设的数量阈值。

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济南市勘察测绘研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新舜华路2000号舜泰广场1号楼A座12-16层；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”。