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龙图腾网恭喜中国地质大学(北京)申请的专利一种地下工程动力灾害智能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：CN119294619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411825246.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种地下工程动力灾害智能预警方法及系统是由田向辉;赵奕鸿;季淮君;宋大钊;李振雷;陈新建设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下工程动力灾害智能预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种地下工程动力灾害智能预警方法及系统，涉及地下工程动力灾害预警技术领域，方法包括：获取地下工程的微震历史监测数据；对微震历史监测数据进行预处理，获取相关时序参数，得到重构信号；获取重构信号的多个滚动统计特征；按照重要度选择预设数量的滚动统计特征，组成滚动统计特征矩阵；构建地下工程动力灾害预测模型；将滚动统计特征矩阵数据集输入至地下工程动力灾害预测模型进行训练；获取实时微震监测数据；提取实时滚动统计特征矩阵数据集；将实时滚动统计特征矩阵数据集输入至训练后的地下工程动力灾害预测模型，输出灾害预警结果。本发明实现了对地下工程动力灾害的高效、准确、智能化预警。

本发明授权一种地下工程动力灾害智能预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种地下工程动力灾害智能预警方法，其特征在于，包括：S1：获取地下工程的微震历史监测数据；S2：对所述微震历史监测数据进行预处理，获取相关时序参数；S3：对所述相关时序参数进行小波分解和信号重构，得到重构信号；S4：利用ARIMA模型，获取所述重构信号的多个滚动统计特征；S5：计算各个所述滚动统计特征的重要度；S6：将各个所述滚动统计特征按照重要度由高到低的顺序进行排列，选择排序靠前的预设数量的滚动统计特征组成滚动统计特征矩阵，并将各个微震历史监测数据对应的滚动统计特征矩阵组成滚动统计特征矩阵数据集；S7：基于梯度提升决策树，构建地下工程动力灾害预测模型；S8：将所述滚动统计特征矩阵数据集输入至所述地下工程动力灾害预测模型进行训练；S9：获取实时微震监测数据；S10：提取所述实时微震监测数据的实时滚动统计特征矩阵数据集；S11：将所述实时滚动统计特征矩阵数据集输入至训练后的地下工程动力灾害预测模型，输出灾害预警结果。

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