天津大学王晓玲获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型及预测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：CN115310348B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210798033.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型及预测方法是由王晓玲;余红玲;祝玉珊;任炳昱;佟大威;郑鸣蔚设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型，包括集成代理模型，该集成代理模型设有两层，第一层包括采用五折交叉验证方法进行训练和验证的三个基学习器，第二层包括一个元学习器；三个基学习器分别为SVR神经网络、BPNN神经网络和RF模型；元学习器为ANFIS神经网络；元学习器的训练集中的训练数据包括三个基学习器的预测结果数据。本发明还公开了一种基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型的预测方法。本发明能够增加模型多样性、减少过拟合和预测不确定性，产生更准确、更稳健的预测结果。
本发明授权基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型的预测方法，其特征在于，构建基于Stacking的灌浆量集成代理预测模型；该集成代理预测模型设置两层，第一层设置三个基学习器，第二层设置一个元学习器，三个基学习器分别为SVR神经网络、BPNN神经网络和RF模型；元学习器为ANFIS神经网络；采集包括地质参数、施工参数和浆液特性参数的历史数据作为训练样本，构建训练集及验证集；使用五折交叉验证方法对三个基学习器进行训练；构建包括由三个基学习器得到的预测结果数据的训练集来训练元学习器；将包括地质参数、施工参数和浆液特性参数的输入参数同时输入至三个基学习器，然后将三个基学习器得到的预测结果输入至元学习器，由元学习器输出灌浆量预测值。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300350 天津市津南区海河教育园雅观路135号天津大学北洋园校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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