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[发明专利]一种基于时间序列模型的多参数岩爆风险预测方法-CN202310759705.0在审
发明人：马春驰;袁炀;许韦豪;徐洪伟;张航;蔡胡阳;李天斌 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及岩土工程技术领域，涉及一种基于时间序列模型的多参数岩爆风险预测方法,其包括以下步骤：一：对每一次岩爆灾害形成全过程的微震数据进行等时化处理，使每一个小时对应一个事件数、能量释放和视体积的值；二：对事件数、能量释放和视体积进行归一化；三：将累计事件数、累计能量释放和累计视体积的值缩放至0～1之间；四：建立累计视体积与能量指数变化趋势的数据样本库；五：基于卷积神经网络建立多元平行时间序列预测模型；六：模型训练；七：输入累计视体积和能量指数的多个平行时间序列，输出为这2个微震参数变量对应的未来时间段内的数据演化，从而预测岩爆风险。本发明能较佳地预测岩爆风险。
一种基于时间序列模型参数风险预测方法

[发明专利]微震参数多输入序列预测模型的岩爆预测方法-CN202310860490.1在审
发明人：马春驰;蔡胡阳;许韦豪;徐洪伟;张航;袁炀;李天斌 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种微震参数多输入序列预测模型的岩爆预测方法，包括：选取微震评价指标；将每一次岩爆灾害作为一个独立研究对象，构建岩爆灾害危险度指标；结合相似性度量方法构建表示岩爆危险性相似程度的数据类型；进行归一化，计算岩爆灾害形成全过程其余时刻的参数信息与岩爆发生时刻的欧氏距离进行相似度度量，结合已有的微震参数指标，利用多变量输入序列预测模型建立其与岩爆发生风险之间的映射关系，多变量输入序列预测模型中输入的多变量时间序列包括观测值和预测值，输出的时间序列均为新变量的预测值。
参数输入序列预测模型方法

[发明专利]基于人工神经网络中双模态神经元的新型微震分类方法-CN202310557711.8有效
发明人：马春驰;徐洪伟;张航;李天斌;许韦豪;严文金;冉雪峰;袁炀;蔡胡阳;卢向前 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明涉及隧道与地下工程的勘察设计技术领域，涉及一种基于人工神经网络中双模态神经元的新型微震分类方法，包括：步骤一、采集深部隧道微震监测数据，从时域和频域两个角度观察微震数据的特征，建立数据集；步骤二、采用ST将时域信号转换为频域信号；随机将数据集分为90%的训练数据集和10%的测试数据集；步骤三、引入残余注意力、空间注意力、双卷积注意力来关注波形的突出特征；步骤四、创建双模态微震分类网，同时提取时域和频域特征，实现波形多分类；步骤五、引入k‑fold交叉验证来评估一些特殊或低质量特征对数据集的影响。本发明能较佳地进行微震分类。
基于人工神经网络双模神经元新型分类方法