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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法及装置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：CN119962977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510442988.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法及装置是由杨文波;陈治宇;吴枋胤;何川;杨林霖设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法及装置，涉及隧道工程预测技术领域，包括获取历史数据；对历史数据进行数据清洗处理，通过对清洗后的历史数据进行数据划分，得到数据集；基于预设的立方混沌映射方法对初始麻雀搜索算法进行正余弦搜索策略迭代训练优化，得到改进麻雀搜索算法；根据改进麻雀搜索算法对预设的深度神经网络模型进行超参数优化，得到改进深度神经网络模型；将数据集输入到改进深度神经网络模型进行迭代训练，通过对数据集进行特征参数筛选，得到预测模型；基于预测模型对预设的隧道煤与瓦斯监测数据进行预测，得到危险性分级结果。本发明解决了预测结果有较大随机性和不准确性的问题。

本发明授权一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种隧道煤与瓦斯危险性分级预测方法，其特征在于，包括: 获取历史数据，所述历史数据包括瓦斯参数数据、煤体参数数据、隧道参数数据和危险性分级标签； 对所述历史数据进行数据清洗处理，通过对清洗后的历史数据进行数据划分，得到数据集； 基于预设的立方混沌映射方法对初始麻雀搜索算法进行正余弦搜索策略迭代训练优化，得到改进麻雀搜索算法； 其中，所述改进麻雀搜索算法的具体步骤包括： 基于所述立方混沌映射方法对所述初始麻雀搜索算法中的种群进行初始化分布，得到种群初始化位置； 根据所述种群初始化位置和预设的自适应非线性递减惯性权重因子对正余弦搜索策略进行改进优化，得到改进正余弦搜索策略； 所述改进正余弦搜索策略的表达式为： ; 上式中，为第只麻雀在第维、第次迭代中的位置；为第只麻雀在第维、第次迭代中的位置；为第次迭代中全局最优位置；为自适应因子；为惯性权重因子；均为服从均匀分布的随机数； 基于所述改进正余弦搜索策略对所述初始麻雀搜索算法中的麻雀个体位置进行优化更新，得到最优位置； 其中，麻雀个体位置的发现者麻雀位置更新表达式为： ; 上式中，为发现者麻雀位置对第只麻雀在第维、第次迭代中的位置；为第只麻雀在第维、第次迭代中的位置；为第次迭代中全局最优位置；为自适应因子；为惯性权重因子；为预警值；为安全阈值；均为服从均匀分布的随机数； 基于所述最优位置，通过对预设的自适应非线性增大因子和所述初始麻雀搜索算法中的麻雀个体进行透镜成像反向学习策略计算，得到麻雀个体解； 对当前迭代次数进行判断是否满足预设的最大迭代次数，当满足预设的最大迭代次数后，通过对所述麻雀个体解和所述最优位置进行输出，得到改进麻雀搜索算法；根据所述改进麻雀搜索算法对预设的深度神经网络模型进行超参数优化，得到改进深度神经网络模型； 将所述数据集输入到所述改进深度神经网络模型进行迭代训练，通过对所述数据集进行特征参数筛选，得到预测模型； 基于所述预测模型对预设的隧道煤与瓦斯监测数据进行预测，得到危险性分级结果。

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