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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种矿区沉陷区的水环境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：CN118626855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410769808.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种矿区沉陷区的水环境评价方法是由许成成;郭凯旋;许光泉;李旭;张海涛;贺江辉设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿区沉陷区的水环境评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿区沉陷区的水环境评价方法，所属技术领域为矿区水资源评价领域，包括：收集矿区沉陷区的水环境的水质参数和运动参数；基于逐步回归模型将所述水质参数和运动参数进行数据降维，获得水质数据集；构建长短时记忆网络，通过蚁群算法初始化所述长短时记忆网络的参数后将水质参数的样本集输入至所述长短时记忆网络中进行训练，获得水质参数权重计算模型；获得水环境的权重因子；基于所述水环境的权重因子构建矿区沉陷区的水环境评价体系。本发明可以提高对矿区沉陷区水环境的准确性和预测精度。综合运用LSTM和蚁群算法，能够适应不同类型的矿区沉陷区水环境，具有较强的通用性。

本发明授权一种矿区沉陷区的水环境评价方法在权利要求书中公布了：1.一种矿区沉陷区的水环境评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集矿区沉陷区的水环境的水质参数和运动参数； 基于逐步回归模型将所述水质参数和运动参数进行数据降维，获得水质数据集； 构建长短时记忆网络，通过蚁群算法初始化所述长短时记忆网络的参数后将水质参数的样本集输入至所述长短时记忆网络中进行训练，获得水质参数权重计算模型； 将所述水质数据集输入至所述水质参数权重计算模型中进行计算，获得水环境的权重因子； 基于所述水环境的权重因子构建矿区沉陷区的水环境评价体系； 所述构建长短时记忆网络，通过蚁群算法初始化所述长短时记忆网络的参数后将水质参数的样本集输入至所述长短时记忆网络中进行训练，获得水质参数权重计算模型的过程包括： 构建长短时记忆网络，基于蚁群算法对所述长短时记忆网络的参数进行寻优，获得超参数； 将所述超参数导入至所述长短时记忆网络，获得优化的长短时记忆网络，将所述水质参数的样本集输入至所述优化的长短时记忆网络中进行训练，获得权重计算模型； 对所述权重计算模型的性能进行验证后输出，获得所述水质参数权重计算模型； 所述基于蚁群算法对所述长短时记忆网络的参数进行寻优，获得超参数的过程包括： 设置蚁群算法的蚂蚁数量、迭代次数和初始信息素； 在每个轮次中，启动所有蚂蚁获取信息素和启发式信息； 蚁群中的蚂蚁根据所述启发式信息和所述信息素为长短时记忆网络的优化任务构建可行解，获得优选参数； 构建评价函数，基于所述评价函数对所述优选参数进行评价，获得所述超参数； 将所述水质数据集输入至所述水质参数权重计算模型中进行计算，获得水环境的权重因子的过程包括： 将所述水质数据集输入至所述水质参数权重计算模型中进行计算，获得各水质参数的权重因子； 基于双曲正切函数映射方法将所述水质参数的权重因子映射至重要性范围内，获得标准化权重因子； 对所述标准化权重因子进行解释，获得解释结果，基于所述解释结果确定所述水环境的权重因子； 基于所述水环境的权重因子构建矿区沉陷区的水环境评价体系的过程包括： 将所述水环境的权重因子与其对应的水质参数和运动参数的值相乘，然后将结果相加，获得加权指标值； 构建模糊评价模型，将所述加权指标值输入至所述模糊评价模型中，获得所述矿区沉陷区的水环境评价体系。

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