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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利地基湿陷性监测数据分析平台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：CN119577690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510134805.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权地基湿陷性监测数据分析平台是由王丽琴;余雪瑶;董一震设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本地基湿陷性监测数据分析平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地基湿陷性监测数据分析平台，涉及地基监测与数据分析技术领域，该平台包括：数据采集模块、数据融合与分析模块、风险评估模块以及结果展示与更新模块。本发明通过多源数据融合的创新设计，将地质勘察数据、环境监测数据与地基物理参数数据有机结合，实现对地基湿陷性全面且精准的评估，借助先进的算法构建多维度风险评估指标体系并进行动态更新，及时反映地基湿陷风险变化，通过可视化展示与交互功能，方便工程人员直观了解地基状况并获取针对性风险管控建议，有效提升工程决策的科学性与合理性，降低因地基湿陷问题导致的安全事故发生率，减少工程建设与维护成本，保障工程长期稳定运行。

本发明授权地基湿陷性监测数据分析平台在权利要求书中公布了：1.地基湿陷性监测数据分析平台，其特征在于，该平台包括：数据采集模块、数据融合与分析模块、风险评估模块以及结果展示与更新模块；所述数据采集模块，用于采集地质勘察数据、环境监测数据以及地基物理参数数据，其中地质勘察数据包括地层结构数据和土质特性数据，环境监测数据包括降雨量数据和地下水位变化数据，地基物理参数数据包括地基湿度、压力、位移和孔隙水压力数据；所述数据融合与分析模块包括数据整合单元、相关性分析单元以及特征提取单元；所述数据整合单元，用于将所述数据采集模块采集到的各类数据转换为统一格式并存储；所述相关性分析单元，采用基于多变量动态贝叶斯网络算法对整合后的数据进行相关性分析，该算法通过构建包含地质勘察数据节点、环境监测数据节点以及地基物理参数数据节点的动态贝叶斯网络模型，依据贝叶斯定理和时间序列信息，计算各节点之间在不同时间步的条件概率分布，确定不同数据类型之间的内在联系和相互影响规律；所述特征提取单元，依据相关性分析结果，提取对地基湿陷性评估具有重要意义的特征数据，并构建多维度的特征向量；其中特征提取的计算方式为：定义为第类数据中的第个数据点，为第类数据的数据点数量，首先计算每类数据的均值，然后计算协方差矩阵，通过对协方差矩阵进行特征分解，选取特征值较大的特征向量对应的原始数据作为特征数据，构建特征向量，其中为选取的特征数据数量；所述风险评估模块包括指标体系建立单元以及模糊综合评价单元；所述指标体系建立单元，基于多维度的特征向量，建立多维度的风险评估指标体系，该指标体系涵盖地质因素、环境因素和地基物理状态因素；所述模糊综合评价单元，采用改进的模糊综合评价算法，该算法首先确定各风险评估指标对于不同风险等级的隶属度函数，定义为第个风险评估指标，为指标对于第个风险等级的隶属度，其计算方式为，其中和为根据实验数据和工程经验确定的参数，然后通过基于熵权法和层次分析法相结合的方法确定各指标的权重，定义为指标的权重，熵权法计算熵值，其中为风险等级数量，进而得到差异系数，则熵权，层次分析法确定的权重为，最终权重，其中为根据专家经验确定的调节系数，最后通过模糊合成运算得到地基湿陷风险的综合评价结果，从而确定地基的湿陷风险等级；所述结果展示与更新模块包括可视化展示单元以及动态更新单元，所述可视化展示单元，将风险评估结果以直观的可视化方式展示，所述动态更新单元，随着新的数据不断采集，数据融合与分析模块和风险评估模块持续运行，对风险评估结果进行动态更新。

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