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龙图腾网获悉山东正元地质工程有限公司申请的专利一种基于人工智能的矿坑涌水量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：CN120744335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511254690.8，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于人工智能的矿坑涌水量预测方法是由江海;于文铭;于清善;张笑;王碧青;董宜辉;董海强;薛骏;高志永设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的矿坑涌水量预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的矿坑涌水量预测方法。其步骤为：采集矿坑地质结构、水文、气象及开采工况多模态数据，结合涌水量数据按时间对齐，得到标注与未标注数据集；经多模态时空对齐、改进孤立森林剔除异常值及补全缺失数据预处理；构建含跨模态注意力的Transformer自监督预训练模型，在总未标注数据集上学通用特征；以余弦相似度筛选未标注数据形成伪标注数据集；通过双分支深度神经网络，结合标注与伪标注数据训练模型，输出矿坑涌水量。该方法解决数据时空偏差、异常缺失等问题，提升预测精度与泛化性。

本发明授权一种基于人工智能的矿坑涌水量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的矿坑涌水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集矿坑区域的多模态数据，包括地质结构数据，水文数据，气象数据以及开采工况数据，并收集现有的涌水量数据基于数据采集时间进行对齐得到有涌水量数据标签的标注数据集以及没有涌水量数据标签的未标注数据集； 对标注数据集和未标注数据集进行预处理，采用改进孤立森林剔除数据集中的异常值并对缺失数据进行补全，得到标准化的标注数据集和未标注数据集； 构建基于Transformer的自监督预训练模型，将标注数据集剔除涌水量标签和未标注数据集进行结合得到总的未标注数据集，将模型在总的未标注数据集上预训练，学习多模态数据的通用特征表示，引入跨模态注意力机制，计算各模态特征的关联权重，输出特征向量序列； 将预训练模型输出的特征向量按照序号标签分为原本的标注数据集和未标注数据集，并设置阈值筛选与标注数据特征向量相似度大于等于阈值的未标注数据，形成伪标注数据集； 构建深度神经网络预测模型，将标注数据集与伪标注数据集作为输入；深度神经网络包含两个并行分支，第一分支为输入伪标注数据集，输出预测的伪涌水量数据标签，将伪涌水量数据标签与伪标注数据集进行结合，并和标注数据集共同作为输入，输入到第二分支进行训练预测模型，利用训练好的预测模型进行预测得到矿坑涌水量数据； 在对标注数据集和未标注数据集进行预处理，采用改进孤立森林剔除数据集中的异常值之前需要对整体数据集进行多模态时空对齐操作： 首先提取各模态原始数据的时间戳序列，采用滑动时间窗口对各模态数据重采样，得到重采样后的数据序列以及对应的初步时间戳； 构建统一时间戳，计算各模块重采样时间戳与的匹配度，计算方式为，其中为模态重采样时间戳与的匹配数量，为的总长度，为模态重采样后的第i个时间戳，为的第i个时间戳； 对匹配度小于设定阈值的模态数据采用线性插值补充中确实时间点的数值，得到时空对齐的整体数据集； 采用改进孤立森林剔除数据集中的异常值并对缺失数据进行补全，得到标准化的标注数据集和未标注数据集的具体实现为： 首先计算各模态在整体数据集中的特征重要性权重，基于随机森林信息增益计算，，其中为该模态数据的信息增益； 初始化树的数量，对每棵孤立树从中随机抽取样本子集； 在样本分裂时，先按照选择待分裂模态，再在该模态特征值范围内生成初始分裂阈值，并通过模态变异系数修正，其中，为修正系数，为该模态的变异系数，通过模态标准差和模态均值相除得到；重复样本分裂步骤直至样本子集无法分裂或者达到树深度，其中为样本数，完成K棵树的构建； 对中每个样本，计算其在每棵孤立树中的修正路径长度，其中为原始路径长度，为第k颗树，为样本所属模态的权重； 计算样本的平均修正路径长度，通过平均修正路径长度计算孤立分数，其中，为路径长度校正值，其计算方式为； 设定异常孤立分数阈值，剔除大于等于异常分数阈值的样本，得到无异常数据集； 对无异常数据集中的缺失数据，通过五年历史数据集中根据时间选取对应的缺失部分，利用平均值来进行补充缺失值数据； 最后将补充完整的数据集进行标准化得到标准化的标注数据集和未标注数据集。

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