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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建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：CN115186365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211021821.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建方法是由段淑倩;张明焕;熊杰程;曹备设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建方法，包括：步骤1：收集轨道路基材料永久变形与其影响因素的数据集；步骤2：对数据集进行数据清洗；步骤3：确定模型的输入参数和输出参数；步骤4：对数据集进行归一化处理；步骤5：构建BP神经网络模型；步骤6：根据训练集进行训练且通过验证集测试预测精度；步骤7：采用Adam优化算法得到最优的网络结构；步骤8：构建预测轨道路基材料永久应变的疲劳模型。本方法通过BP神经网络构建出的疲劳模型可以很好的解决轨道路基材料永久应变复杂的多影响因素耦合的问题，实现了对轨道路基材料在长期列车荷载作用下的复杂永久应变快速有效准确地高精度预测。

本发明授权一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的轨道路基材料疲劳模型构建方法，其特征在于，所述的构建方法包括：步骤1：收集构建轨道路基材料疲劳模型所需的永久应变和其影响因素数据集；步骤2：对永久应变影响因素数据集进行数据清洗；步骤3：确定BP神经网络模型的输入参数数据集和输出参数数据集；步骤4：将步骤3中输入参数数据集进行归一化处理；步骤5：将步骤4中归一化处理后的输入参数数据集和输出参数数据集划分为训练集和验证集；步骤6：构建BP神经网络模型；步骤7：根据训练集对BP神经网络模型进行训练，验证集测试BP神经网络模型预测性能，得到训练好的BP神经网络模型；步骤8：根据最优的BP神经网络结构，构建轨道路基材料永久应变的疲劳模型；其中，步骤1中轨道路基材料疲劳模型所需的永久应变影响因素数据集包括轨道路基材料循环加载次数、粗颗粒体积含量、含水率以及最大偏应力幅值，所述永久应变影响因素数据集作为BP神经网络模型的输入参数数据集，轨道路基材料永久应变数据作为模型的输出参数数据集。

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