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申请/专利权人：四川公路桥梁建设集团有限公司

摘要：本发明涉及到桥梁建造施工技术领域，尤其是涉及到一种主梁安装标高的确定方法。该方法通过MF‑GEI考虑了环境温度、施工载荷和基础沉降等关键因素的影响，采用了特征级注意力来自适应调整不同特征的重要性，引入了自适应交互矩阵来动态调节Encoder‑Decoder之间的信息交互，并通过多尺度特征融合捕捉不同时空尺度上的影响模式，提高了确定主梁安装标高的精确性和智能化水平。

主权项：1.一种主梁安装标高的确定方法，其特征在于，所述方法利用包括环境温度、施工载荷、基础沉降关键影响因素和其他辅助因素，通过MF-GEI实现主梁安装标高的确定，所述MF-GEI为基于Informer的主梁安装标高计算模型，具体包括：融合关键影响因素的多维特征表示；多尺度时空特征融合；因素分解输出；采用多任务损失函数；采用EarlyStopping策略控制迭代次数，更新参数训练MF-GEI；利用训练好的MF-GEI得到主梁标高的整体预测值以及各关键影响因素的独立预测值；对所述整体预测值进行后处理确定最终的主梁安装标高，所述融合关键影响因素的多维特征表示具体为：将环境温度、施工载荷、基础沉降因素的监测数据构建为时间序列特征矩阵，其中为序列长度，为总特征维度；通过特征注意力机制对不同类型特征进行自适应加权；对于每一类特征子序列，使用注意力向量来调节其不同维度的重要性： ；其中表示广播乘法，注意力向量通过两层前馈神经网络生成；分别代表环境温度、施工载荷、基础沉降关键影响因素和其他辅助因素，其中，分别为温度、载荷和沉降特征子序列，为其他辅助特征子序列，为加权后的特征子序列，为对应的注意力向量， 为第类因素的维度；为加权后的特征子序列，为对应的注意力向量，采用自适应的Encoder-Decoder交互机制，在Decoder的每一层引入自适应交互矩阵来调节其对Encoder输出的关注程度，捕捉影响因素的动态变化；其中，为Decoder的序列长度，为Decoder每一层的维度；所述因素分解输出包括：将Decoder的最终输出通过三个独立的全连接层映射到环境温度、施工载荷、基础沉降三个隐空间，得到对应的隐空间表示，其中通过因素注意力机制进行自适应融合，得到主梁标高值： ；其中分别为环境温度、施工载荷、基础沉降关键影响因素的注意力权重，为Decoder的层数；所述多任务损失函数为： ，其中为整体损失，分别为环境温度、施工载荷和基础沉降因素的独立损失，为平衡系数，为模型参数。

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