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龙图腾网恭喜西安科技大学申请的专利一种基于图卷积神经网络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：CN119397213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510012497.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法是由邓军;潘红光;王凯;雷心宇;石珂珂;樊宇彪;王彩萍;康付如;李鑫设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积神经网络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图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法，涉及到煤矿火灾预测技术领域，包括获取当前煤在空气中自燃时产生的多种气体信息；通过温度预测模型利用多种气体信息进行温度预测，得到当前煤的自燃温度。温度预测模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和全连接层；输入层用于将多种气体信息嵌入成有向连接图。本发明提高了煤自燃温度的预测准确率。

本发明授权一种基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法，其特征在于，包括：获取当前煤在空气中自燃时产生的多种气体信息；通过温度预测模型利用所述多种气体信息进行温度预测，得到所述当前煤的自燃温度；所述温度预测模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和全连接层；所述输入层用于将所述多种气体信息嵌入成有向连接图；所述温度预测模型为图卷积神经网络；所述有向连接图的每个节点代表所述多种气体信息中的每种气体以及每种气体关联的一个属性值，所述属性值包括气体浓度、气体耗氧速率、气体产生率、气体生成速率气体消耗速率和气体比值；所述有向连接图的边为有向边，所述有向边表示节点之间的生成关系；所述气体消耗速率包括所述气体耗氧速率和所述气体产生率；所述第一卷积层包含第一滤波器、所述第二卷积层包含第二滤波器以及所述第三卷积层包含第三滤波器；所述第一滤波器的数量等于所述第三滤波器的数量，所述第二滤波器的数量大于所述第一滤波器的数量；利用所述第一滤波器对所述有向连接图进行卷积操作，得到第一特征矩阵，包括：获取所述有向连接图的第一邻接矩阵和所述有向连接图中每个节点的第一度矩阵；所述第一邻接矩阵是一个方阵，其中的元素表示所述有向连接图中节点之间的连接关系；所述第一度矩阵用于描述所述有向连接图中节点的连接程度，所述第一度矩阵为一个对角矩阵，所述对角矩阵中对角线上的元素表示对应节点的度；基于所述第一邻接矩阵和所述第一度矩阵确定归一化的第一拉普拉斯矩阵；所述利用所述第一滤波器对所述有向连接图进行卷积操作，得到第一特征矩阵，具体包括：基于所述第一拉普拉斯矩阵、所述有向连接图和所述第一滤波器进行卷积操作，得到所述第一特征矩阵，其中，所述第一特征矩阵如下公式所示： ；上式中，y为所述第一特征矩阵，，D为所述第一度矩阵，A为所述第一邻接矩阵，指的是切比雪夫多项式的首项系数，指的是切比雪夫多项式的第二项系数，I为单位矩阵；X为所述有向连接图的节点。

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