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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利采场顶板动态智能预测预警方法及系统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：CN119825477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510148384.X，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权采场顶板动态智能预测预警方法及系统是由王亚军;陈浩东;郭奋超;邸春雷;甄恩泽;杜付康;董世卓;陈杰设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本采场顶板动态智能预测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了采场顶板动态智能预测预警方法及系统，预警方法包括获取液压支架在若干个历史来压周期内的压力数据；对历史来压周期内的压力数据进行处理，获得有效数据集；根据有效数据集，通过数理统计法进行计算处理，获得下次来压推进度的第一预测结果；获取液压支架实时压力数据；将液压支架实时压力数据输入预测模型库，获得未来一定时间的压力数据，其中，预测模型库采用深度学习网络构建的，预测模型库利用训练集训练获得，训练集为若干个历史来压周期内的压力数据；基于未来一定时间的压力数据和来压判据，获得下次来压推进度的第二预测结果，并发出预警信号。本发明可以进一步满足煤矿安全生产的需求，提高预测的精度和可靠性。

本发明授权采场顶板动态智能预测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.采场顶板动态智能预测预警方法，其特征在于，包括： 获取液压支架在若干个历史来压周期内的压力数据； 对所述历史来压周期内的压力数据进行处理，获得有效数据集； 根据所述有效数据集，通过数理统计法进行计算处理，获得下次来压推进度的第一预测结果； 获得下次来压推进度的第一预测结果包括： 计算所述有效数据集中的循环末阻力平均值与其均方差之和作为顶板来压判定指标，依据该指标确定各支架的历史来压步距； 对所述历史来压步距中的异常值进行剔除，其中，所述来压步距中的异常值是指与近期若干次来压步距平均值相差50%以上的来压步距值； 根据剔除异常值后所述历史来压步距，计算剔除异常值后的历史来压步距的平均值和均方差； 确定最近一次的来压推进度，将所述来压步距的平均值加减来压步距的均方差即为下次来压步距的波动区间，将下次来压步距的波动区间叠加在最近一次的来压推进度上，得到下次来压推进度； 获取液压支架实时压力数据； 将所述液压支架实时压力数据输入预测模型库，获得未来一定时间的压力数据，其中，所述预测模型库采用深度学习网络构建的，所述预测模型库利用训练集训练获得，所述训练集为若干个历史来压周期内的压力数据； 基于所述未来一定时间的压力数据和来压判据，获得下次来压推进度的第二预测结果，并发出预警信号； 基于所述未来一定时间的压力数据和来压判据，获得下次来压推进度的第二预测结果包括： 根据所述未来一定时间的压力数据，结合顶板来压判据，判断工作面是否来压，结合压力拱来压决策，判断工作面是否连续来压； 根据连续来压结果，获取所述下次来压推进度的第二预测结果； 其中，判断工作面是否来压包括： 获取末阻力均方差： 其中，为循环末阻力平均值的均方差，n为实测循环数，为各循环的实测循环末阻 力,为循环末阻力的平均值； 获取顶板来压判据： 其中，为顶板来压判据阈值，为实测的循环末阻力平均值； 对预测结果进行分级自我评价，反馈优化预测模型库，提高预测精度，其中，所述预测结果为第一预测结果和第二预测结果； 对预测结果进行分级自我评价包括： 根据来压推进度预测结果与实际来压推进度的误差，对各次的预测误差进行分级统计和标记； 对于预测误差＞1.6m的预测模型，将其从所述训练集和预测模型库中剔除； 对于预测过程中可以匹配多个预测模型时，优先匹配误差较小的预测模型进行预测。

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