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龙图腾网获悉天地(常州)自动化股份有限公司;中煤科工集团常州研究院有限公司申请的专利一种基于BiLSTM-Attention煤矿外因火灾的预警系统和应急处理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：CN116696477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310716339.0，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种基于BiLSTM-Attention煤矿外因火灾的预警系统和应急处理方法是由王志强;吕天鹤;蔺江涛;田昕辉;袁璐;黄锐;鲍俊达;王保保;徐鹏飞;刘兴;杨晓;杨晓东;张恒滔设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiLSTM-Attention煤矿外因火灾的预警系统和应急处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于火灾监测技术领域，尤其是涉及一种基于BiLSTM‑Attention煤矿外因火灾的预警系统和应急处理方法，一种基于BiLSTM‑Attention煤矿外因火灾的预警系统包括监测模块：采集矿井下的环境数据；预警模块：通过算法预测火灾并发出预警；信息传递模块：将预警模块发出的预警信号传递至工作人员。应急处理方法，包括以下步骤：接收并处理信息：生成矿井巷道拓扑网络图，GIS图上的人员定位分站为拓扑图的节点，节点之间的巷道为拓扑图的链路；接收到预警系统发出的预警信息，根据测点所在位置，依据拓扑网络图生成避灾路线；信息同步模块：将避灾路线通过信息传递模块发送至工作人员。本发明可以提前对火灾进行预测预警，并生成避灾路线指挥逃生，降低矿井外因火灾事故风险。

本发明授权一种基于BiLSTM-Attention煤矿外因火灾的预警系统和应急处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BiLSTM-Attention煤矿外因火灾的预警系统，其特征在于：包括， 监测模块：用于采集矿井下各测点的与火灾相关的环境数据； 预警模块：通过算法预测未来火灾发生的可能性，并发出预警信号； 所述预警模块中包括BiLSTM-Attention火灾预测模型，所述BiLSTM-Attention火灾预测模型包括输入层、双向LSTM层、Attention层和输出层部分，将采集到的实时环境数据以及历史环境数据进行数据整理和预处理后输入BiLSTM-Attention火灾预测模型，能够输出监测区环境参数的预测值，所述预警模块中对外因火灾监测区域测点参数阈值进行设定，若所述BiLSTM-Attention火灾预测模型的预测值超过阈值，则生成测点所在位置的预警信息； 所述BiLSTM-Attention火灾预测模型的构建包括以下过程： 构建初始化模型：该初始化模型包括BiLSTM输出权重、遗忘权重、输入权重和候选记忆权重和偏置值b，输入权重用于控制输入信息的更新，遗忘权重用于控制之前的记忆单元的遗忘，输出权重用于控制从记忆单元中读取的信息的输出，候选记忆门权重用于生成候选记忆向量； 输出预测结果：将初始化值和监测历史数据值输入到BiLSTM-Attention模型中，最后通过输出层输出预测结果； 更新模型参数：计算损失函数，通过使用均方差MSE损失函数计算初始模型输出的误差和偏导数，对初始模型中的参数进行更新，减小模型误差，从而完成预测模型的训练，最终完成模型的建立； 其中，所述双向LSTM层包括前向训练序列结构和后向训练序列结构，两种结构对称，信息传输方向相反，所述前向训练序列结构用于向前计算当前时刻信息，所述后向训练序列结构用于向后计算相同的序列，所述双向LSTM层能根据输入特征的时序预测所有输入向量，整合过去和未来的信息输出到输出层，最后整合前向和反向信息输出预测结果； 信息传递模块：将预警模块发出的预警信号，传递至工作人员。

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