东南大学于斌获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归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：CN115952576B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211522273.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归方法是由于斌;李娜;陈琪航设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归方法，包括如下步骤：基于ArcMap对各个时间节点的GIS路网矢量地图分区域进行路网信息分割，确定道路宽度、路面厚度及筑路材料密度和掺量等参数，利用Python编程计算不同筑路材料的物质存量；物质存量数据汇总整理，并获取计算区域内面积、人口、经济相关数据，构建特征变量数据集，同时利用One‑hot编码将分类特征变量转换为二进制向量；样本集划分为训练集和验证集；基于GBDT算法训练得到物质存量预测回归模型；对模型进行适应性评价并在独立测试集上进行验证。本发明建立了道路系统各类筑路材料物质存量的预测回归模型，预测精度较高。
本发明授权基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GBDT算法的城市道路物质存量预测回归方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.基于ArcMap对各个时间节点的GIS路网矢量地图分区域进行路网信息分割，直接或间接获取计算区域内道路路面结构及横断面设计资料，确定道路参数，利用Python编程计算各个时间节点、各子区域不同筑路材料的物质存量； 步骤2.物质存量数据汇总整理，并获取计算区域内面积、人口、经济相关数据，构建特征变量数据集，同时利用One-hot编码将分类特征变量转换为二进制向量； 步骤3.将样本集划分为训练集和验证集； 步骤4.基于GBDT算法训练得到物质存量预测回归模型； 步骤5.对模型进行适应性评价并在独立测试集上进行验证。
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