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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种基于数值和图像融合的煤自燃温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：CN120375954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510856002.9，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法是由王津睿;邓军;屈高阳;任帅京;王凯;王彩萍;宋泽阳;潘红光;叶鸥;王伟峰;杨成;邹坤霖;刘登祯;李鑫设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法，在同一时刻下，采集煤体自燃时产生的气体数据和煤体自燃时的红外热像图；并通过时序卷积模型和门控循环模型对预处理后的气体数据进行特征提取，得到时序特征向量；通过滑动窗口注意力模型对预处理后的红外热像图进行特征提取，得到表示特征向量；将时序特征向量和表示特征向量输入到特征融合模型中，得到各自对应的门控增益向量；并基于时序特征向量、表示特征向量和门控增益向量进行特征融合，得到融合特征；将融合特征向量输入到回归预测网络中，得到煤体在自燃时的温度。本发明可以快速且精确的对煤自燃时的温度进行预测。

本发明授权一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法，其特征在于，包括： 在同一时刻下，采集煤体自燃时产生的气体数据和所述煤体自燃时的红外热像图；并通过时序卷积模型和门控循环模型对预处理后的气体数据进行特征提取，得到时序特征向量；所述时序卷积模型包括堆叠的时序卷积层，每一时序卷积层均包括扩张卷积层，每一扩张卷积层均包含一个扩张因子，各个扩张因子的值不同，所述每一时序卷积层的通道数均不同且逐渐递增；所述门控循环模型包括两个门控循环层，所述两个门控循环层的隐藏单元数均相同； 通过滑动窗口注意力模型对预处理后的红外热像图进行特征提取，得到表示特征向量；所述滑动窗口注意力模型包括六个滑动窗口注意力模块，所述六个滑动窗口注意力模块依次堆叠，每个滑动窗口注意力模块均包括局部窗口自注意力层、多层感知机、残差连接和归一化层； 将所述时序特征向量和所述表示特征向量输入到特征融合模型中，得到各自对应的门控增益向量；并基于所述时序特征向量、所述表示特征向量、所述门控增益向量和特征融合公式进行融合，得到融合特征；所述门控增益向量为所述时序特征向量和所述表示特征向量的权重；所述特征融合公式如下： ； 上式中，为所述融合特征，为所述门控增益向量，为第i个表示特征向量，为第n个时序特征向量，为激活函数，为逐元素乘法； 将所述融合特征输入到回归预测网络中，得到所述煤体在自燃时的温度。

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