更新时间：2026-08-17 00:03:20
已登记
详细信息
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知识产权名称
桥梁桥墩钢节点位置的腐蚀程度声学振动预测数据
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登记编号
DIP2024000017116
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申请人
嘉兴融声科技有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-11-27 17:33:41
详细信息
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所属行业
建筑业
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交易状态
待交易
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数据规模
501
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更新频次
按需更新
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应用场景
由于桥梁的建筑材料具有衰老性，因此，我们需要对于桥梁进行周期性维修，通过梯度提升回归 (Gradient Boosting Regression)算法，我们可以将桥梁桥墩钢节点腐蚀程度进行量化计算，紧接着根据腐蚀程度完全系数表进行判断该桥梁桥墩钢节点是否满足安全要求，这样周期性监测工作可以大大降低事故的发生，提高社会的安全性与桥梁的使用寿命。
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算法规则简要说明
1.数据搜集：收集桥梁桥墩钢节点位置的声学振动信号数据频率、声压级、持续时间、振动幅度、声功率、阻尼比、谐波失真，并将其作为特征变量。同时，收集对应的腐蚀程度数据，并将其作为目标变量。2.预处理：利用归一化公式x=（xi-min）/（max-min）；其中xi是样本字段中第i条数据，x是归一化后的值；3.模型训练：构造出迭代模型：F(x）=F(x-1）+β*T（x，Θ ）；其中，F(x-1) 是当前模型，T(x;Θ ) 是当前步要训练的弱学习器（通常是回归树），β 是学习率，用于控制每个弱学习器对模型的贡献程度。Θ 是决策树的参数。；紧接着构造损失函数(MSE)，公式为MSE=求和（yi-y^i）^2/n，其中yi是第i个样本实际值，y^i是第i个样本预测值，n为样本总个数；最后在每一轮迭代中，需要计算当前模型预测值与实际值之间的损失函数相对于模型输出的导数，即负梯度。这个负梯度将作为下一个弱学习器的训练目标。4.模型更新和迭代：通过加上一个带有学习率 β 的弱学习器预测值来更新模型，若达到预设的迭代次数 M 或模型性能不再显著提升为止。
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更新频次
按需更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
