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龙图腾网获悉山东新巨龙能源有限责任公司申请的专利一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价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：CN120125036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510250524.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价方法是由高东忍;毕博;高伟民;甄逢俊;陈希;申新新;武文刚;徐勤跃设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价方法，涉及煤炭开采生态保护技术领域，包括，通过部署物联网传感器收集煤炭开采区域的环境数据；对采集的环境数据进行剔除异常值和缺失值填充，并对环境数据进行标准化处理，将经过标准化后的环境数据转换成时间序列数据，将时间序列数据整合为特征数据集；通过深度学习算法构建扰动预测模型，将特征数据集输入扰动预测模型，基于输入的特征数据集输出预测扰动风险指数，根据预测扰动风险指数进行分类，并划分风险区间；根据风险区间制定相应措施；定期将最新的实时数据反馈给扰动预测模型，进行扰动预测模型的更新和优化。

本发明授权一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种煤炭开采生态潜水扰动程度评价方法，其特征在于：包括： 通过部署物联网传感器收集煤炭开采区域的环境数据； 对采集的环境数据进行剔除异常值和缺失值填充，并对环境数据进行标准化处理，将经过标准化后的环境数据转换成时间序列数据； 将时间序列数据整合为特征数据集，具体步骤为， 对时间序列数据提取扰动特征，表达式为： 其中，D'表示扰动特征值，W*表示标准化后的土壤含水率，T*表示标准化后的地下水位深度，H*表示标准化后的环境湿度； 每个D'表示一个时间点计算得到的扰动特征值，将所有扰动特征进行集合得到特征数据集X； 通过深度学习算法构建扰动预测模型，将特征数据集输入扰动预测模型，基于输入的特征数据集输出预测扰动风险指数，具体步骤为， 选择循环神经网络RNN中的长短期记忆网络LSTM作为扰动预测模型的基础架构，并引入自适应动态权重分配机制ADWM和注意力机制AM增强模型对关键时间点的关注能力； 自适应动态权重分配机制ADWM根据时间序列特征的重要性，动态调整土壤含水率、地下水位深度和环境湿度在预测模型中的权重，权重更新公式如下： wit＝wit-1+η*rit-rit-1； 其中，wit表示第i个特征在时间t的权重，η表示学习率，rit表示第i个特征在时间t的相关性得分，i表示特征的索引变量； 设定多个LSTM层，每个LSTM层拥有若干个的神经元； 在LSTM层后添加注意力层，使扰动预测模型聚焦于对扰动预测最重要的时间点； 在注意力层后添加全连接层，用于整合特征并输出预测结果； 所述将特征数据集输入扰动预测模型，基于输入的特征数据集输出预测扰动风险指数，具体步骤为： 将特征数据集输入扰动预测模型预测扰动风险指数，表达式为： 其中，t表示时间，δ表示采集时间的周期，表示在时间t的预测扰动风险指数，W*t表示经过标准化后在时间t的土壤含水率，T*t表示经过标准化后在时间t的地下水位深度，H*t表示经过标准化后在时间t的环境湿度，exp表示指数函数，αt表示时间t时的注意力权重，dt表示时间增量； 根据预测扰动风险指数进行分类，并划分风险区间； 根据风险区间制定相应措施； 定期将最新的实时数据反馈给扰动预测模型，进行扰动预测模型的更新和优化。

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山东新巨龙能源有限责任公司，其通讯地址为：274918 山东省菏泽市巨野县龙固镇；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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