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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度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：CN116541757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310458943.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法是由王磊;李世保设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于煤矿安全开采技术领域内的一种基于AFSA‑MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法，包括采集导水裂隙带高度影响因素数据和实测数据，标准化处理后分类得到训练集数据和测试集数据，根据分类后数据初始化MLP神经网络模型的权重矩阵和偏置量矩阵，采用AFSA算法优化MLP神经网络模型得到最优权重矩阵和最优偏置量矩阵以得出AFSA‑MLP神经网络模型，将测试集数据代入AFSA‑MLP神经网络模型中得到输出值，再进行反标准化处理得到预测值并进行精度判断；本发明在综合分析综放开采覆岩导水裂隙带高度影响因素，并采用AFSA智能算法优化MLP的权重和偏置量弥补MLP神经网络在误差反传过程中的缺陷，构建基于AFSA‑MLP的导水裂隙带高度预测模型进一步提高了预测精度。

本发明授权一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集煤层综采条件下影响导水裂隙带高度的若干组指标数据和若干组导水裂隙带高度的实测数据，并在对指标数据和实测数据进行标准化处理后对所述指标数据按设定比例进行数据分类，以得出训练集数据和测试集数据； S2：根据所述训练集数据和所述实测数据初始化MLP神经网络模型的权重矩阵和偏置量矩阵，采用AFSA算法优化所述MLP神经网络模型得到最优权重矩阵和最优偏置量矩阵以得出AFSA-MLP神经网络模型，具体为： S2.1：根据连接权重矩阵和所述偏置量矩阵构成权重向量和偏置向量并以此构建人工鱼总体，再预设人工鱼的食物浓度、人工鱼个体之间的距离、人工鱼的感知距离、人工鱼移动的最大步长以及拥挤度因子，预设完成后执行步骤S2.2； S2.2：根据人工鱼所在位置的目标函数计算人工鱼总体中初始鱼群各人工鱼的目标值，再依次对人工鱼执行聚群、觅食、追尾行为后，更新人工鱼的状态并在目标值中取最优值,并在统计迭代次数后执行步骤S2.3； S2.3：判断迭代次数是否到达人工鱼总数和迭代总数，若均达到，则依据所述最优值输出MLP神经网络模型的最优向量矩阵和最优偏置向量矩阵，并执行步骤S2.4,否则继续执行步骤S2.2； S3：将所述测试集数据代入所述AFSA-MLP神经网络模型中得到输出值，对所述输出值进行反标准化处理得到预测值，依据所述实测数据对所述预测值进行误差分析，以得出所述AFSA-MLP神经网络模型的预测精度。

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