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龙图腾网获悉陕西惠齐电力科技开发有限公司申请的专利一种隧道防灾安全风险预测系统、方法及存储介质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：CN120450164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510937583.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种隧道防灾安全风险预测系统、方法及存储介质是由张执欣;李峰;杨保峰;韩永斌;杨琳涛;郝娟萍;郭军设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道防灾安全风险预测系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道防灾安全风险预测系统、方法及存储介质，包括时空分析模块：分析空间特征数据的空间关联性获得空间状态数据并构建一个优化隧道三维网格，通过优化隧道三维网格与图神经网络结合从空间特征数据中获取第一风险模式；时间分析模块：分析时间特征数据的时序周期性获得时序状态数据并构建一个改进长短期记忆网络，通过改进长短期记忆网络从时间特征数据中获取第二风险模式；风险预测模块：基于第一风险模式和第二风险模式通过一个注意力机制进行权重优化分配获得最优风险数据，基于最优风险数据获取风险预测结果，实现了隧道风险的时空周期一体化分析。

本发明授权一种隧道防灾安全风险预测系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道防灾安全风险预测系统，其特征在于，包括： 数据获取模块：通过一个多模态轻量化感知网络采集隧道中的综合状态数据，综合状态数据包括空间特征数据和时间特征数据； 时空分析模块：分析空间特征数据的空间关联性获得空间状态数据并构建一个优化隧道三维网格，通过优化隧道三维网格与图神经网络结合从空间特征数据中获取第一风险模式；其中，所述优化隧道三维网格基于空间状态数据从基础三维网格引入动态自适应优化机制实现，所述动态自适应优化机制基于空间状态数据获取空间关联系数，通过空间关联系数预设调整阈值实现； 所述第一风险模式的获取过程为： 将优化后的隧道三维网格转化为一个新的图结构； 将新的图结构中每个网格单元中的特征向量作为一个多层图卷积网络的初始特征输入，基于多层图卷积网络进行堆叠运算获得空间风险特征向量； 基于空间风险特征向量形成第一风险模式； 时间分析模块：分析时间特征数据的时序周期性获得时序状态数据并构建一个改进长短期记忆网络，通过改进长短期记忆网络从时间特征数据中获取第二风险模式；其中，所述改进长短期记忆网络通过在LSTM记忆单元中引入新的周期门实现； 所述第二风险模式的获取过程为： 通过一个传统长短期记忆网络，将时序状态数据进行编码后与原始传感器数据进行拼接作为新的输入向量，并引入新的门控； 在传统长短期记忆网络细胞状态更新过程中，通过周期门控制周期性分析结果得到周期性细胞状态和传统细胞状态更新后的权重； 基于周期性细胞状态和传统细胞状态更新后的权重获得优化更新后的细胞状态； 将新的输入向量按时间顺序依次输入到改进长短期记忆网络中，通过遗忘门、输入门、周期门的顺序更新细胞状态和隐藏状态，并通过输出门输出选定时刻的时间风险特征向量； 基于选定时间段内所有时刻的时间风险特征向量形成第二风险模式； 风险预测模块：基于第一风险模式和第二风险模式通过一个注意力机制进行权重优化分配获得最优风险数据，基于最优风险数据获取风险预测结果。

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