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龙图腾网获悉东北大学申请的专利地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的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：CN116167488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211548949.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法是由姚锡文;张晋瑞;许开立;宋金来;陈懋;赵泽熙设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法,涉及矿山安全预测技术领域，首先建立人员重返工作面时间与巷道、风筒、炸药、气体四个方面相关指标的负反馈神经网络关系模型，并对负反馈神经网络初始模型进行配置；多渠道收集样本数据；对负反馈神经网络的权重与偏置进行全局优化，得到允许误差内的炮采后人员重返工作面时间的预测模型；对得到的该预测模型进行训练与测试；决策人员利用炮采后人员重返工作面时间的预测模型预测结果并指导相关工作人员重新返回工作面继续作业。本发明实现了对炮采后人员重返工作面时间的智能精准预测，有效提升预测结果的精度与速度，预测结果更为科学有效，提高预测结果的可靠性。

本发明授权地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法在权利要求书中公布了：1.地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一，建立人员重返工作面时间与巷道、风筒、炸药、气体四个方面相关指标的负反馈神经网络关系模型，并对负反馈神经网络初始模型进行配置； 步骤二，多渠道收集样本数据，将其中80%的样本数据用于负反馈神经网络初始模型的训练，20%的样本数据用于负反馈神经网络初始模型的测试； 步骤三，基于原子搜寻优化算法对负反馈神经网络的权重与偏置进行全局优化，得到允许误差内的最优权值与偏置； 步骤四，根据所得到的最优权重与偏置进行炮采后人员重返工作面时间的预测模型的训练与测试，得到炮采后人员重返工作面时间的预测模型； 步骤五，决策人员结合现场实际情况给定各影响指标的数值，利用炮采后人员重返工作面时间的预测模型预测结果并指导相关工作人员重新返回工作面继续作业； 步骤一中，炮采后人员重返工作面时间的预测模型的输出结果为人员重返工作面时间，输入参数为巷道、风筒、炸药、气体这四个方面，巷道方面包括巷道长度、壁面粗糙度，风筒方面包括有效射程、供风量和风筒位置，炸药方面包括每千克炸药产气量、炸药使用量，气体方面包括扩散系数、相关法律法规规定的职业接触浓度限值； 步骤三中，优化方法具体包括： 3.1为避免样本数据数量级的影响，对训练样本中所有的参数数据进行归一化处理，归一化过程可以表示为： ； 式中，为样本参数的原有数值，与分别为原始数据中的最大值和最小值，y为归一化后的结果； 3.2使用随机种子初始化权重与偏置； 3.3初始化原子搜寻优化算法的参数； 3.4将第3.2中的权重与偏置作为原子搜寻优化算法的初始解向量，并基于原子搜寻优化算法的适应度函数不断更新权重与偏置的最优解； 步骤3.3中，初始化原子搜寻优化算法过程中的参数包括：初始种群规模、最大迭代次数、自变量个数、自变量上下限、深度权重与乘数权重。

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