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龙图腾网获悉中交一公局集团有限公司;中交中南工程局有限公司;石家庄铁道大学申请的专利施工变形预测方法及装置、电子设备、存储介质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：CN121615879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610138123.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权施工变形预测方法及装置、电子设备、存储介质是由荀腾飞;蔡绪斌;柏欢;杨军;李庆春;尉钰琪;彭亚军;贺胜材;严战友;赵存宝设计研发完成，并于2026-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本施工变形预测方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种施工变形预测方法及装置、电子设备、存储介质，属于数据预测技术领域，包括：获取地铁隧道施工过程的历史工况参数；构建关于样本点特征空间的正则化项；基于正则化项确定决策树分裂准则，递归地将样本点特征空间中的各个特征划分为互不重叠的超矩形区域，构建决策树；基于贝叶斯推断更新规则计算决策树中每个叶节点的后验概率分布参数；结合后验概率分布参数定义结构风险惩罚函数，以对决策树进行后剪枝，得到最优决策树；采集地铁隧道施工过程的实时地质勘探参数和实时盾构机掘进参数；将实时地质勘探参数和实时盾构机掘进参数输入至最优决策树，输出监测点地面沉降量预测区间，有效提升复杂地质条件下的变形预测准确性。

本发明授权施工变形预测方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种施工变形预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取地铁隧道施工过程的历史工况参数，其中，所述历史工况参数包括不同样本点的地质勘探参数、盾构机掘进参数和监测点地面沉降量； 根据所述历史工况参数，构建关于样本点特征空间的正则化项； 基于所述正则化项确定决策树分裂准则，递归地将所述样本点特征空间中的各个特征划分为互不重叠的超矩形区域，构建决策树； 基于贝叶斯推断更新规则计算所述决策树中每个叶节点的后验概率分布参数，其中，所述后验概率分布参数包括监测点地面沉降量的后验均值和后验方差； 结合所述后验概率分布参数定义结构风险惩罚函数，以对所述决策树进行后剪枝，得到最优决策树； 采集地铁隧道施工过程的实时地质勘探参数和实时盾构机掘进参数； 将所述实时地质勘探参数和所述实时盾构机掘进参数输入至所述最优决策树，输出监测点地面沉降量预测区间； 其中，所述基于所述正则化项确定决策树分裂准则，递归地将所述样本点特征空间中的各个特征划分为互不重叠的超矩形区域，构建决策树，具体包括： 在决策树的任意分裂节点，计算备选切分点将特征划分至左子节点和右子节点后的加权方差之和，得到全局预测方差项； 确定在所述备选切分点下的正则化项； 结合所述正则化项与所述全局预测方差项，构建分裂增益函数； 其中，分裂增益函数的公式形式具体为： ； 其中，表示在特征j处按备选切分点s进行分裂时得到的分裂增益函数，表示分裂前的监测点地面沉降量全局预测方差，表示正则化权重，表示当前节点的样本点总数，I表示当前节点中的样本点索引集合，和分别表示按备选切分点进行分裂后的决策树对第p个样本点和第q个样本点输出的预测监测点地面沉降量，表示当前节点中的第p个样本点和第q个样本点之间的正则化项，和分别表示左子节点和右子节点的样本点数，表示左子节点对应的预测监测点地面沉降量方差，表示右子节点对应的预测监测点地面沉降量方差，表示分裂后的监测点地面沉降量的全局预测方差项，表示在备选切分点s下的正则化项； 在每个所述特征处遍历不同的特征和特征对应的备选切分点，选取使所述分裂增益函数最大化的特征和备选切分点作为最优分裂策略，直至满足预设停止条件，得到所述超矩形区域作为所述决策树； 其中，所述结合所述后验概率分布参数定义结构风险惩罚函数，以对所述决策树进行后剪枝，得到最优决策树，具体包括： 结合所述后验概率分布参数中的后验方差，计算所述决策树中所有叶节点的微分熵之和，以量化所述决策树的预测不确定性； 统计所述决策树的叶节点总数，结合样本点总数计算决策树复杂度惩罚项； 结合所述微分熵之和与所述决策树复杂度惩罚项，建立所述结构风险惩罚函数； 自底向上遍历所述决策树的非叶节点，计算预合并各个所述非叶节点的子节点状态下的结构风险惩罚函数值，在所述结构风险惩罚函数值小于预合并之前的结构风险惩罚函数值的情况下，则执行预合并，完成所述决策树的剪枝操作。

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中交一公局集团有限公司;中交中南工程局有限公司;石家庄铁道大学，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区管庄周家井；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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