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龙图腾网恭喜浙大城市学院申请的专利一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法及系统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：CN119691689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510213150.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法及系统是由丁杨;曹凯杰;叶肖伟;万华平;王春生;张洪;倪萍禾;褚天云设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法及系统，涉及数据识别技术领域，该桥梁振动识别方法通过将桥梁划分为多个桥段，采集预设时间内的桥段振动数据，形成振动数据集合，基于该数据，分析桥段的应力承受能力，识别每个桥段的应力承受限值，建立桥段的健康安全阈值，为危险桥段识别提供指标，实时监测数据输入振动识别模型，预测振动影响程度，动态监控桥梁状态，提前发现风险并采取措施。分析振动影响因子，明确影响来源，帮助优化应对策略。预测振动形变趋势，评估桥梁结构变化，避免重大事故，基于均衡策略减少超负载应力，延长桥梁寿命，定期监测健康状态，制定优化的运营时间与机制，确保桥梁安全运营。

本发明授权一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能技术的桥梁振动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将待测桥梁划分为多个桥段，采集所述多个桥段预设时间内振动数据，以获取桥段振动数据集合；基于所述桥段振动数据集合，依次获取多个桥段振动应力承受度、多个桥段振动应力承受限值和多个桥段振动影响程度；其中，将预设时间内采集的所述桥段振动数据集合和多个所述桥段振动应力承受限值训练构建振动识别模型，所述振动识别模型输出表示桥段振动影响程度识别结果；将实时监测的桥段振动数据集合中至少一个数据项输入至所述振动识别模型，以输出所述桥段振动影响程度预测结果；所述振动识别模型，包括：将预设时间内所述桥段振动数据集合和多个所述桥段振动应力承受限值生成结构数据，将所述结构数据编码为序列数据，以训练得到所述振动识别模型；将所述序列数据输入所述振动识别模型中；所述振动识别模型包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和输出层，将多项隐藏层的中间表示数据传输到输出层，输出层输出表示桥段振动影响程度识别结果；将新获取的所述桥段振动数据集合至少一个数据项输入到所述振动识别模型中，输出层以输出表示新获取的所述桥段振动数据集合的所述桥段振动影响程度预测结果；基于所述桥段振动影响程度，以获取振动影响因子；所述振动影响因子用于判断对所述桥段振动影响程度的影响性质。

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