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龙图腾网恭喜中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司申请的专利基于层次分析法的隧道超前地质预报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：CN119291803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411844749.4，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权基于层次分析法的隧道超前地质预报方法是由肖华波;邓康庆;张世殊;刘仕勇;石伟明;李崇标;肖枫;王皓;马宏;魏星宇设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次分析法的隧道超前地质预报方法在说明书摘要公布了：本申请涉及地质预测技术领域，公开了一种基于层次分析法的隧道超前地质预报方法，旨在解决现有隧道超前地质预报方案存在准确性和效率较低的问题，方案主要包括：基于层次分析法从多种物探方法中筛选出首选物探方法；根据首选物探方法构建的第一超前地质预报模型进行地质预报，若存在不良地质条件，则根据不良地质条件的类型，基于层次分析法从各物探方法中筛选出次选物探方法，根据次选物探方法构建的第二超前地质预报模型进行地质预报；判断是否具有两个均存在不良地质条件并且类型相同的地质预报结果，若是，则将其作为最终地质预报结果。本申请提高了超前地质预报的准确性和效率，适用于隧道工程。

本发明授权基于层次分析法的隧道超前地质预报方法在权利要求书中公布了：1.基于层次分析法的隧道超前地质预报方法，其特征在于，所述方法包括：S1、确定多种物探方法，基于层次分析法从各物探方法中筛选出首选物探方法；S2、根据所述首选物探方法构建基于深度学习网络的第一超前地质预报模型，并根据所述第一超前地质预报模型进行地质预报，获得第一地质预报结果，若第一地质预报结果中存在不良地质条件，则进入S3；S3、根据第一地质预报结果中不良地质条件的类型，基于层次分析法从各物探方法中筛选出次选物探方法，根据所述次选物探方法构建基于深度学习网络的第二超前地质预报模型，根据所述第二超前地质预报模型进行地质预报，获得第二地质预报结果；S4、判断是否具有两个均存在不良地质条件并且类型相同的地质预报结果，若是，则将两个相同的地质预报结果作为最终地质预报结果，否则，重新进入S3；根据所述首选物探方法构建基于深度学习网络的第一超前地质预报模型，具体包括：收集标注有不良地质条件的类型的第一图像训练集，所述第一图像训练集采用首选物探方法标注，根据所述第一图像训练集对深度学习网络进行训练，获得第一超前地质预报模型；根据所述次选物探方法构建基于深度学习网络的第二超前地质预报模型，具体包括：收集标注有不良地质条件的类型的第二图像训练集，所述第二图像训练集采用次选物探方法标注，根据所述第二图像训练集对深度学习网络进行训练，获得第二超前地质预报模型；对深度学习网络进行训练时，根据训练周期设定学习率的选取策略，选取策略如下： 其中，Lr表示选取的学习率，Lrmax表示训练的最大学习率，Lrsetting表示修正后的设定学习率，epoch表示当前训练周期，t表示预设训练周期，T表示训练总周期，Π表示圆周率；所述深度学习网络包括ResNet50和改进的FPN网络结合的主干提取网络、RPN网络以及ROIAlign网络，所述改进的FPN网络新增一个膨胀率为3的3×3卷积核、一个膨胀率为5的3×3卷积核以及一个1×1卷积核。

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