国家知识产权局信息显示，中南大学;中国铁路上海局集团有限公司杭州铁路枢纽工程建设指挥部;中铁二局集团有限公司;高速铁路建造技术国家工程研究中心申请一项名为“基于贝叶斯与物理信息神经网络的砂土渗透系数预测方法”的专利，公开号CN121542719A，申请日期为2026年1月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于贝叶斯与物理信息神经网络的砂土渗透系数预测方法，包括以下步骤：构建物理‑数据混合驱动的增强数据集，所述数据集包含实测锚点数据及基于渗流物理机理生成的物理增强数据；构建双通道特征解耦融合神经网络，分别通过粒径通道和结构通道提取级配形态特征与土体密实特征，并在深层进行融合；引入多物理约束嵌入机制及物理约束激活层，构建总损失函数，通过HMC算法对网络参数进行后验推断，得到参数样本集；基于参数样本集进行渗透系数预测。本发明通过双通道架构与数据增强策略，有效解决了岩土工程中小样本导致的过拟合问题，并通过网络架构和物理损失嵌入两方面杜绝了非物理预测值的产生，实现了高精度预测与不确定性量化的协同，极大地提高了工程适应性。

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

本文源自：市场资讯

作者：情报员