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龙图腾网恭喜大连理工大学;河海大学;大连公共交通建设投资集团有限公司申请的专利基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计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：CN115795622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211604882.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法是由杨庆;胡帅军;孔纲强;王晓辉;周杨;王忠涛;赵志强;杨钢;王浩;陈玉;李任融设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于地热能开发利用、桥梁工程、除冰融雪技术领域，提出了一种基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法。输入样本属性数据获得桥面埋管结构融雪效率K近邻算法预测结果和桥面埋管结构热致应力模拟退火法改进支持向量回归预测结果。选取融雪效率和热致应力所对应的桥面埋管结构参数，采用包含桥面板埋管设计模块、机组选型模块、能量桩埋管设计模块的联邦学习能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法确定机组设备、能量桩结构。该发明解决了无法准确评估和预测桥面埋管热力响应的问题，联邦学习考虑了能量桩主动式桥面除冰融雪技术的多节点协同配合，计算出科学合理的方案，可以提高系统的能源利用率。

本发明授权基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法，其特征在于，桥面埋管结构融雪效率与反复冻融过程对桥面埋管结构热致应力相互约束，能量桩桥面除冰融雪技术设计兼顾桥面埋管结构融雪效率和桥面埋管结构热致应力，计算出与之匹配的机组设备和能量桩结构；基于机器学习的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法通过输入相同的样本属性数据获得桥面埋管结构融雪效率的K近邻预测结果、桥面埋管热致应力支持向量回归预测结果，选取融雪效率和热致应力所对应的桥面埋管结构参数采用联邦学习架构的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法确定机组设备、能量桩结构；桥面埋管结构融雪效率的K近邻预测方法，包括如下步骤：T1：获取融雪效率训练样本数据及对应的标签；T2：融雪效率训练样本数据预处理，进行融雪效率训练样本数据的质量分析、清洗处理，对清洗后的融雪效率训练样本数据提取数据的分布规律、归一化处理、不同标签之间的样本数据相关性评价，分为训练集和预测集；定义状态向量，通过敏感性分析将样本属性变量按照相关性进行排序，取排序靠前的样本属性变量作为状态参数的元素，t时刻的状态向量表示为Xt=[x1t,x1t-1,x2t,x2t-1,x3t,x3t-1,…,xnt,xnt-1]；T3：选择距离度量准则；T4：将训练集样本属性形成状态向量，在训练集中搜索当前向量的K个近邻，形成K近邻预测模型；输入预测集的样本属性数据至K近邻预测模型中，K个近邻对应的预测均值为K近邻预测模型计算预测集对应的融雪效率预测结果；T5：桥面埋管结构融雪效率预测结果评价，将步骤T4的预测结果与预测集样本对应的标签进行对比形成混淆矩阵；根据混淆矩阵进一步评价模型预测误差、模型精度；T6：将待预测的桥面板埋管几何参数、气象参数、换热循环液状态参数、桥面材料参数作为预测集属性空间，进行桥面埋管结构融雪效率预测计算；桥面埋管热致应力支持向量回归预测方法，包括如下步骤：S1：获取桥面埋管结构热致应力训练样本数据及对应的标签；所述桥面埋管结构热致应力训练样本数据包括桥面埋管几何参数、气象参数、桥面材料参数、换热循环液状态参数，标签数据包括反映桥面埋管结构热致应力的相关信息；S2：桥面埋管结构热致应力训练样本数据预处理及数据特征分析；对桥面埋管结构热致应力训练样本数据进行质量分析、特征分析、清洗处理、划分用于监督学习的桥面埋管结构热致应力训练集和桥面埋管结构热致应力预测集；S3：训练桥面埋管结构热致应力预测模型，根据桥面埋管结构热致应力训练集的样本属性信息训练建立桥面埋管结构热致应力预测模型；S4：输入桥面埋管结构热致应力预测集的样本属性信息，样本属性包括：桥面板埋管几何参数、桥面材料参数、换热循环液状态参数；S5：根据桥面埋管结构热致应力预测模型计算桥面埋管结构热致应力预测集对应的热致应力预测结果；S6：桥面埋管结构热致应力预测结果评价，将S5获得的预测结果与桥面埋管结构热致应力预测集样本对应的标签进行对比，计算桥面埋管结构热致应力预测模型预测误差，评价其精度；S7：将待预测的桥面板埋管几何参数、气象参数、桥面材料参数、换热循环液状态参数作为桥面埋管结构热致应力预测集属性空间，进行桥面埋管结构热致应力预测计算；基于联邦学习架构的能量桩主动式桥面除冰融雪设计方法，建立以客户端-服务器架构为基础的能量桩主动式桥面除冰融雪设计联邦学习算法框架；在客户端实现所有子模块的学习计算，客户端包括3大模块：桥面板埋管设计模块、机组选型模块以及能量桩埋管设计模块；将客户端计算出的脱敏参数汇总到中央服务器进行计算后，下发至各客户端更新自己的本地模型，直至全局模型稳健为止。

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