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龙图腾网恭喜山东科发建设工程有限公司申请的专利一种轻质建筑材料的损耗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：CN119918761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510423325.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种轻质建筑材料的损耗预测方法及系统是由吴柏源;王晓;林宁;王茜;张磊;张立旭;王淑选;杨磊;袁正超;朱杰设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻质建筑材料的损耗预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻质建筑材料的损耗预测方法及系统，方法包括数据获取、数据筛选、损耗预测建模和轻质建筑材料损耗预测。本发明属于数据处理领域，具体是指一种轻质建筑材料的损耗预测方法及系统，本方案引入环境差异度量函数进行子区域合并，捕捉局部损耗特征；引入局部空间自相关指数，基于局部异常值评分优化识别异常损耗数据，从而有效提高损耗数据的质量；引入环境惩罚修正因子对异常环境区域样本进行加权，使得在环境剧变区域的预测误差被放大，从而提高对严重损耗的敏感性；设计补偿修正项，通过损耗损失梯度对不同损耗等级实施分级惩罚，从而使得模型在预测轻度、中度和严重损耗时更具区分力；进而提高最终材料损耗预测效果。

本发明授权一种轻质建筑材料的损耗预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻质建筑材料的损耗预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据获取；获取历史环境数据和轻质建筑材料损耗数据，并基于特征工程构建初始损耗数据集； 步骤S2：数据筛选； 步骤S3：损耗预测建模； 步骤S4：轻质建筑材料损耗预测；利用损耗预测建模对实时采集的环境与损耗数据实现轻质建筑材料损耗预测； 在步骤S2中包括步骤S21：子区域合并处理；引入环境差异度量函数D·；基于区域间相似度不断合并区域，直到达到子区域数量，初始子区域是数据点；区域间相似度表示为：；；其中，和表示两个相邻区域的损耗数据集合；和表示两个相邻区域的权重系数；表示区域合并后的综合损耗效应；和是调节参数；其中，和表示为两个区域的环境数据向量；T是转置操作；是对角矩阵，对角元素表示各环境指标的传感器可靠性；是环境数据的协方差矩阵； 在步骤S3中，所述损耗预测建模具体包括以下步骤： 步骤S31：特征构建；对筛选后的数据先进行主成分分析，提取全局特征向量；对邻域内数据采用局部线性嵌入进而提取局部非线性特征；融合两部分信息构成最终特征向量； 步骤S32：双分支深度学习模型设计；以深度学习模型为基础进行损耗预测，一条支路捕获材料损耗的空间分布特征，另一条支路侧重环境变量和全局特征，两路经过融合后共同预测损耗；模型输入为提取的特征向量，输出为轻质建筑材料的损耗预测值；将经过筛选的数据作为正常损耗数据集并分为训练集和验证集；利用梯度下降及反向传播算法对模型参数进行优化；采用K折交叉验证方法评估模型的泛化性能； 步骤S33：设计损耗损失函数；设计惩罚损失函数LE，引入环境惩罚修正因子，表示为：；；其中，N是样本总数；是样本的预测损耗值；是环境数据向量；是整体环境向量的均值；是环境调节系数；c是损耗等级的临界阈值；是惩罚指数，用于调节不同等级损耗误差的权重；而损耗损失梯度定义为；引入损耗修正量，最终损耗损失函数LC表示为：；；其中，是损耗修正量；和分别是环境补偿权重系数和受力补偿权重系数；和是指数参数；是环境偏差的标准差；是邻域内平均负载应力；是整个区域内负载应力的平均值。

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