三峡大学范勇获国家专利权
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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于模型无关元学习改进RNN-DNN混合神经网络的岩爆烈度预报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：CN120780693B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510835358.4，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于模型无关元学习改进RNN-DNN混合神经网络的岩爆烈度预报方法是由范勇;尹晨曦;杨广栋;丁胜勇设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模型无关元学习改进RNN-DNN混合神经网络的岩爆烈度预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型无关元学习改进RNN‑DNN混合神经网络的岩爆烈度预报方法，属于岩土岩爆技术领域，旨在解决传统预测方法中预测准确率低，跨工程场景适应性不足的问题。该方法包括以下步骤：广泛采集多源岩爆影响因素数据并确定岩爆等级划分标准，构建岩爆数据库；通过贝叶斯插补进行缺失值补全，获得一级数据；使用ECOD异常检测算法进行异常值剔除，获得二级数据；划分二级数据为训练集、验证集；采用模型无关元学习框架优化RNN‑DNN混合神经网络的初始参数；将初始参数加载至混合神经网络，联合训练集与验证集进行模型训练得到岩爆烈度预测模型。本发明能够提升岩爆烈度预测的准确性与跨场景泛用性，为深部地下工程灾害防控提供技术支撑。
本发明授权一种基于模型无关元学习改进RNN-DNN混合神经网络的岩爆烈度预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型无关元学习改进RNN-DNN混合神经网络的岩爆烈度预报方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤一：收集不同工程来源的岩爆影响因素，并确定岩爆等级划分标准，建立数据库； 步骤二：使用贝叶斯插补，补全数据库中的缺失值，得到一级数据； 步骤三：对步骤二中所述的一级数据使用ECOD算法检查其中的异常值，并将异常值剔除，得到二级数据； 步骤四：将步骤三中所述的二级数据划分为训练集和验证集； 步骤五：建立RNN-DNN神经网络； 步骤六：将步骤四中所述的训练集和验证集输入模型无关元学习MAML算法中，计算RNN-DNN混合神经网络的初始参数； 步骤七：将步骤六中所述的初始参数输入至RNN-DNN混合神经网络，使用步骤四中所述的训练集和验证集训练神经网络，获得训练后神经网络； 步骤八：使用步骤七中所述的训练后神经网络，对待预测岩爆数据进行预测，获得岩爆等级。
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