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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模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：CN114969937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210628877.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模方法是由王少伟;隋旭鹏;刘毅;徐丛;顾昊;徐波;夏群设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模方法，包括：步骤S1：基于初始的建模因子集建立初始的SVM模型，初始的建模因子集中的温度分量采用相应坝体的所有有效温度测点的实测温度时间序列；步骤S2：计算SVM模型中各建模因子的重要性评分；步骤S3：剔除重要性评分最低建模因子；步骤S4：基于剩余所有建模因子，建立新的SVM模型，返回步骤S2，直至仅剩余1个建模因子；步骤S5：按照预测MSE增幅首次超限准则找到最优实测温度因子集；步骤S6：利用最优实测温度因子集，建立最终SVM模型。本发明从繁多的温度测点中选择极少数最具代表性的温度测点，在不影响模型预测性能的前提下，尽可能地减少模型建模因子总数。

本发明授权利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模方法在权利要求书中公布了：1.一种利用实测温度的混凝土坝位移监控模型的建模方法，其特征在于，包括：步骤S1：基于初始的建模因子集建立初始的SVM模型；其中，所述初始的建模因子集包括多个建模因子，所述多个建模因子包括水压分量、温度分量和时效分量；其中，所述温度分量采用相应坝体的所有有效温度测点的实测温度时间序列；步骤S2：计算SVM模型中各建模因子的重要性评分；步骤S3：剔除重要性评分最低建模因子后，将剩余所有建模因子组建一个新的建模因子集；步骤S4：基于新的建模因子集，建立新的SVM模型，判断新的建模因子集是否仅剩下一个建模因子，如果否，返回步骤S2；步骤S5：将所有SVM模型的预测MSE中的最小值记为最小预测MSEmin，从最小预测MSEmin所对应的SVM模型向后建的SVM模型递推，找到首次出现预测MSE≥（1+预设阈值）*最小预测MSEmin的SVM模型，记为首次超限SVM模型，将首次超限SVM模型中的所有实测温度时间序列所构成的数据集作为最优实测温度因子集；步骤S6：利用所述最优实测温度因子集，建立最终SVM模型；其中，步骤S2中，所述SVM模型中各建模因子的重要性评分表示为SVM模型的输出对输入因子的偏导数，当前SVM模型中第个建模因子的重要性评分定义为： ；式中，为当前SVM模型的回归函数；为训练集样本总数；为当前SVM模型的建模因子总数；步骤S1和步骤S4中，建立SVM模型的方法包括：将建模因子对应的当日数值作为SVM模型的输入，当日实测位移作为SVM模型的输出；以相同的时间点，将各建模因子和实测位移的监测数据时间序列各自划分为两段，分别作为训练集和测试集，所述训练集用于相应SVM模型的建模训练，所述测试集用于计算相应SVM模型的预测MSE；其中，所述预测MSE定义为： ；式中，和分别为混凝土坝位移的实测值和SVM模型预测值；为测试集样本总数；所述SVM模型中建模因子的数学表达式为： ；式中，为当日上游库水深；为选用的第个坝体温度测点的当日实测温度值，为选用的坝体温度测点总数；，其中为位移监测日到起始监测日的累计天数；为阶跃函数，为当前库水位稳定段的持续天数；、、、、和为模型回归系数；，，其中和是坝体混凝土的5参数型广义开尔文模型中的滞后弹性模量，和分别是粘滞系数，滞后分量的两项分别用和标记。

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常州大学，其通讯地址为：213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；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”。