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龙图腾网恭喜北京科技大学;中安安全工程研究院申请的专利一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合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：CN115689033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211388784.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合预测方法是由宋大钊;彭玉杰;刘强;邱黎明;何学秋设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合预测方法，包括：获取影响未来瓦斯浓度的多元指标的历史监测数据；分别计算各指标与瓦斯浓度指标的Spearman等级相关系数，根据计算出的Spearman等级相关系数对指标进行动态优选，得到优选指标；计算每一优选指标的特征矩阵；将各优选指标的特征矩阵逐一输入预设的单指标预测模型，分别得到每一优选指标所对应的当前时刻之后预设时间段内的瓦斯浓度最大值的预测值；将各优选指标对应的预测值输入预设的组合预测模型，得到最终预测值，用于瓦斯超限情况预测。本发明能够实现煤矿采掘工作面瓦斯浓度及其超限情况的动态精准超限预测。

本发明授权一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于指标动态优选的瓦斯浓度组合预测方法，其特征在于，包括：获取影响未来瓦斯浓度的多元指标的历史监测数据；其中，所述指标包括瓦斯浓度；所述历史监测数据为自当前时刻起，往前预设时长内的监测数据；基于获取的所述历史监测数据，分别计算各指标与瓦斯浓度指标的Spearman等级相关系数，并根据计算出的各指标所对应的Spearman等级相关系数对所述多元指标进行动态优选，得到优选指标；其中，所述优选指标包括瓦斯浓度，以及计算结果大于预设阈值的Spearman等级相关系数所对应的指标；计算每一优选指标的特征矩阵；将各优选指标的特征矩阵逐一输入预设的单指标预测模型，分别得到每一优选指标所对应的当前时刻之后预设时间段内的瓦斯浓度最大值的预测值；将各优选指标对应的预测值输入预设的组合预测模型，得到最终预测值；所述单指标预测模型为Bi-LSTM模型；所述将各优选指标的特征矩阵逐一输入预设的单指标预测模型，分别得到每一优选指标所对应的当前时刻之后预设时间段内的瓦斯浓度最大值的预测值，包括：采用离差标准化的方法，将各优选指标的特征矩阵分别映射到[0,1]之间，得到标准化后的特征矩阵；将标准化后的各特征矩阵逐一输入所述单指标预测模型，之后将其输出结果输入3层DenseNet，通过特征在channel上的连接实现特征重用，在DenseNet层间采用激活函数RELU去线性化；设置Dropout层，以20%的概率将神经元从网络中丢弃，防止模型过拟合，采用密集连接与权值共享，滤除过程噪声和干扰信息，通过有监督方式学习不同特征输出预测值，最后通过反标准化得到相应优选指标所对应的当前时刻之后预设时间段内的瓦斯浓度最大值的预测值；所述组合预测模型为LSTM模型；所述将各优选指标对应的预测值输入预设的组合预测模型，得到最终预测值，包括：对各优选指标对应的预测值进行标准化，得到标准化后的预测值；将标准化后的各预测值依次输入2层LSTM，设置Dropout层，以20%的概率将神经元从网络中丢弃，防止模型过拟合，采用DenseNet层密集连接与权值共享，最后通过反标准化得到当前时刻之后预设时间段内的瓦斯浓度最终预测值；若最终预测值大于设定的瓦斯浓度临界值，则表示在当前时刻之后的预设时长内，瓦斯浓度存在超限可能；否则，表示瓦斯浓度不存在超限可能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学;中安安全工程研究院，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。