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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征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：CN117031543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202310781668.3，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法是由赵胜磊;王金鑫;王恩元;杨惠涵;李宛桐设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法。该方法包括：采用煤矿微震监测系统采集井下工作面微震原始信号，获得历史数据样本集划分为训练集与测试集；构建基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将训练集输入所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元，采用对比散度算法和反向传播算法优化所述微震信号时序特征预测模型的网络参数，得到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将所述微震信号时序特征输入到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，预测出未来预设时间段内的微震信号时序特征预测结果，提高了煤矿井下微震信号时序特征回归预测的准确性。

本发明授权基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法，其特征在于，所述方法包括：采用煤矿微震监测系统采集预设时间段内井下工作面微震信号，获得微震事件的震级、震级分档总数、每档对应震级、震级对应微震事件数、统计时间段内的微震事件总数，计算微震信号时序特征，所述微震信号时序特征包括b值、η值、缺震、Ab值、Pb值和微震活动度；其中，b值的计算公式为： 其中，为第k档对应震级，为第k档震级对应的微震事件数，m为震级分档总数；其中，η值的计算公式为： 其中，Xk＝Mk-M0，M0为初始震级，Mk表示第k个微震事件的震级，N为统计时间段内的微震事件总数；Ab值和Pb值计算公式分别为： 其中，微震活动度的计算公式为： 其中，Mmax为最大震级；将所述微震信号时序特征输入到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，对未来预设时间段内的微震信号时序特征进行预测，获得未来预设时间段内的微震信号时序特征预测结果；所述基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型的训练方式为：采用煤矿微震监测系统采集井下工作面微震原始信号，获得历史数据样本集，所述数据样本集中的数据样本包括b值、η值、缺震、Ab值、Pb值和微震活动度；将所述数据样本集按照7：3的比例划分为训练集与测试集；构建基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，根据样本数据的步长，确定所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元和隐藏层单元个数；将训练集输入所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元，采用对比散度算法初步优化所述微震信号时序特征预测模型的网络参数w、a和c，获得初步微震信号时序特征预测模型；采用反向传播算法进一步优化所述初步微震信号时序特征预测模型的网络参数w、a和c，得到最优预测模型；将所述测试集输入所述最优预测模型进行测试，评估所述最优预测模型的性能指标，判断是否达到性能指标，如果未能达到性能指标，返回所述构建基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，根据样本数据的步长，确定所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元和隐藏层单元个数的步骤，如果达到性能指标，获得训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型。

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中国矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1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”。