中铁十六局集团第一工程有限公司路永龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中铁十六局集团第一工程有限公司申请的专利基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测系统及其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：CN121434713B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511312190.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测系统及其方法是由路永龙;韩立军;孙登峰;万本凯;韦小波;孔德抗;何中俊;冯世来设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测系统及其方法，属于隧道瓦斯浓度预测技术领域，可有效捕捉地质构造突变引发的瓦斯浓度剧烈异常波动，提升预测准确率；包括采集隧道各监测点原始瓦斯浓度序列及地质构造突变参数；依地质构造突变参数动态调整时间窗口长度，对原始序列自适应分片，生成变长浓度分段序列；将其合并为多监测点浓度分段序列矩阵；基于监测点空间位置及地质构造突变带分布，构建动态权重瓦斯浓度空间关系融合图；输入训练后的图神经网络，提取各监测点动态空间关系表示向量；再输入训练后的循环神经网络编码器，生成含地质突变影响的时空特征；最后经变长预测解码，输出预测时间段的瓦斯浓度。
本发明授权基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的隧道瓦斯浓度智能预测方法，其特征在于，包括： 采集隧道内各监测点的原始瓦斯浓度序列及地质构造突变参数； 根据地质构造突变参数动态调整时间窗口长度，对原始瓦斯浓度序列进行自适应分片，生成变长浓度分段序列； 将变长浓度分段序列合并为多监测点浓度分段序列矩阵； 基于监测点空间位置及地质构造突变带分布，构建动态权重瓦斯浓度空间关系融合图； 将动态权重融合图输入训练后的图神经网络，提取各监测点的动态空间关系表示向量； 将动态空间关系表示向量输入训练后的循环神经网络编码器，生成包含地质突变影响的时空特征； 通过分段式注意力网络对时空特征进行变长预测解码，输出预测时间段的瓦斯浓度。
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