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龙图腾网获悉国能乌海能源信息技术有限公司;国家能源集团乌海能源有限责任公司;中煤科工集团重庆研究院有限公司申请的专利瓦斯浓度的预测方法、计算机可读存储介质和电子设备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：CN116307065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310015284.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权瓦斯浓度的预测方法、计算机可读存储介质和电子设备是由王恒晓;任文华;石银斌;许金;陈运启;张辰宇;薛艳龙;满兴中;吴克介;越强;马杰;杨希培;李鑫亮设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本瓦斯浓度的预测方法、计算机可读存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种瓦斯浓度的预测方法、计算机可读存储介质和电子设备。包括：采用第一模型对第一瓦斯浓度数据进行特征提取，得到第二瓦斯浓度数据；采用更新后的第二模型对第二瓦斯浓度数据进行处理，得到第二瓦斯浓度数据对应的预测结果。该方案中，通过对瓦斯浓度数据进行降噪处理，可以得到更为精确的第一瓦斯浓度数据，采用CNN模型对第一瓦斯浓度数据进行特征提取，可以使得原序列增强，本方案还对Elman模型进行改进，更新后的Elman模型的预测结果更为精确，进而采用更新后的Elman模型对瓦斯浓度进行预测，得到第二瓦斯浓度数据对应的预测结果，进而提高了瓦斯浓度预测的结果的准确性。

本发明授权瓦斯浓度的预测方法、计算机可读存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种瓦斯浓度的预测方法，其特征在于，包括： 获取煤矿井下的瓦斯浓度数据，并对所述瓦斯浓度数据进行降噪处理，得到第一瓦斯浓度数据，包括： 采用小波去噪算法对所述瓦斯浓度数据进行分解，将大于或者等于浓度阈值的所述瓦斯浓度数据作为第一类型浓度数据，将小于所述浓度阈值的所述瓦斯浓度数据作为第二类型浓度数据，其中，将所述瓦斯浓度数据分解成所述第二类型浓度数据和所述第一类型浓度数据，再对所述第二类型浓度数据进一步分解，循环反复分解过程得到任意尺度上的所述第二类型浓度数据和所述第一类型浓度数据；删除所述第一类型浓度数据，保留所述第二类型浓度数据；采用小波去噪算法对所述第二类型浓度数据进行重构，得到所述第一瓦斯浓度数据； 采用多次分解和重构得到去噪后的所述第一瓦斯浓度数据，每次小波分解后得到的所述第二类型浓度数据和所述第一类型浓度数据各不相同，其中，所述第二类型浓度数据与原始的瓦斯浓度数据相比具有高度的相似性，代表原始的瓦斯浓度数据绝大部分特征，所述第一类型浓度数据则是一些干扰信息，保留所述第二类型浓度数据而去除所述第一类型浓度数据进行滤波，每次分解都是将所述第一类型浓度数据去除保留所述第二类型浓度数据，进而再次分解，将所述第一类型浓度数据去除保留所述第二类型浓度数据，进行多次操作后，将所得到的所述第二类型浓度数据进行重构得到去噪后的所述第一瓦斯浓度数据； 采用第一模型对所述第一瓦斯浓度数据进行特征提取，得到第二瓦斯浓度数据，所述第一模型为CNN模型； 获取第二模型，并对所述第二模型进行更新，得到更新后的第二模型，所述第二模型为Elman模型，包括： 获取所述第二模型，所述第二模型中包括输入层、隐含层和输出层； 获取目标系数，所述目标系数为：，其中，表示所述目标系数，表示第次迭代的系数值，表示系数值的最大值，表示系数值的最小值，表示预定范围内的随机数，表示所述预定范围内的随机数，表示第次迭代的系数值；采用所述目标系数以及DE算法，对蝴蝶优化算法中的种群进行筛选，删除不符合预定条件的种群，得到更新后的蝴蝶优化算法，其中，将所述目标系数引入至所述蝴蝶优化算法中，得到所述更新后的蝴蝶优化算法的迭代阶段的公式为：，所述更新后的蝴蝶优化算法的结束阶段的公式为：，r是随机数，表示当前迭代的所有解中找到的最优解，表示第i只蝴蝶的香味； 采用更新后的蝴蝶优化算法，对所述第二模型的所述输入层的输出结果对应的权值进行更新，得到更新后的第二模型； 采用更新后的第二模型对所述第二瓦斯浓度数据进行处理，得到所述第二瓦斯浓度数据对应的预测结果，所述预测结果是指采用所述第二瓦斯浓度数据预测未来时间段内的瓦斯浓度数据。

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国能乌海能源信息技术有限公司;国家能源集团乌海能源有限责任公司;中煤科工集团重庆研究院有限公司，其通讯地址为：016000 内蒙古自治区乌海市先锋西街2-1；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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