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龍圖騰網(wǎng)恭喜自然資源部第一海洋研究所申請(qǐng)的專利一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119476048B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510050042.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法是由杜星;宋玉鵬;周其坤;修宗祥;遲萬(wàn)清設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及海洋工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：S1：采集海底沉積物的基本物理參數(shù)；S2：采集海洋波浪條件的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；S3：基于S1和S2所采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立沉積物孔壓響應(yīng)模型；S4：進(jìn)行波致孔壓響應(yīng)模擬，得到不同波浪條件下沉積物的孔壓響應(yīng)曲線；S5：根據(jù)S4模擬得出的孔壓響應(yīng)曲線，評(píng)估海底沉積物在不同波浪條件下的孔壓變化。本發(fā)明，通過(guò)結(jié)合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析，精確模擬和評(píng)估海底沉積物在不同波浪條件下的孔壓變化及其引起的土體變形，為海洋工程設(shè)計(jì)和沉積物穩(wěn)定性分析提供了科學(xué)、可靠的技術(shù)支持。

本發(fā)明授權(quán)一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于真實(shí)海況條件的海底沉積物波致孔壓響應(yīng)評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：采集海底沉積物的基本物理參數(shù)，包括土壤密度、孔隙率和剪切模量；S2：采集海洋波浪條件的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，包括波高、波周期和波速；S3：基于S1和S2所采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立沉積物孔壓響應(yīng)模型，用于預(yù)測(cè)波浪作用下沉積物孔壓變化，具體包括：S31：對(duì)S1采集的海底沉積物基本物理參數(shù)數(shù)據(jù)和S2采集的海洋波浪條件實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除數(shù)據(jù)中的異常值、填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)項(xiàng)以及將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)尺度；S32：對(duì)預(yù)處理后的土壤密度、孔隙率、剪切模量、波高、波周期及波速數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，提取主成分中解釋方差比例最高的前三個(gè)主成分作為提取的特征；S33：設(shè)計(jì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體設(shè)定隱藏層的數(shù)量為兩層、每層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)定為128個(gè)以及ReLU激活函數(shù)；并選擇長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體；S34：將S31和S32處理后的數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，具體使用70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集；利用訓(xùn)練集對(duì)LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)；在訓(xùn)練過(guò)程中，采用早停法監(jiān)控驗(yàn)證集的損失函數(shù)，防止模型過(guò)擬合；S35：使用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練好的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值之間的均方誤差和平均絕對(duì)誤差；并根據(jù)誤差指標(biāo)，調(diào)整模型的超參數(shù)，得到最終的沉積物孔壓響應(yīng)模型；S4：將S2采集的波浪條件的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與S1采集海底沉積物的基本物理參數(shù)輸入沉積物孔壓響應(yīng)模型進(jìn)行波致孔壓響應(yīng)模擬，得到不同波浪條件下沉積物的孔壓響應(yīng)曲線；S5：根據(jù)S4模擬得出的孔壓響應(yīng)曲線，評(píng)估海底沉積物在不同波浪條件下的孔壓變化，分析孔壓引起的土體變形及穩(wěn)定性。

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