权利要求
1.基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于，包括：环境参数采集模块、数据处理模块、矿山环境智能预测模块与预防报警模块； 所述环境参数采集模块用于采集监测区域中的环境参数； 所述数据处理模块用于对所述环境参数进行预处理； 所述矿山环境智能预测模块用于根据预处理后的所述环境参数进行未来趋势预测； 所述预防报警模块根据预测的结果进行报警。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述环境参数包括：pH数据、重金属有效态含量与重金属赋存形态含量； 所述环境参数采集模块包括：pH传感器、重金属有效态含量传感器与重金属赋存形态含量传感器； 所述重金属有效态含量传感器用于采集重金属的有效态含量； 所述重金属赋存形态含量传感器用于采集砷、铜、镉、铅、锌、镍的赋存形态含量。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述数据处理模块中的预处理为：将所述环境参数按时间先后顺序排序，对同一类型的环境参数进行均值处理。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述矿山环境智能预测模块包括：LSTM神经网络、训练数据库和趋势预测模型； 所述训练数据库用于存储环境训练数据，并对所述环境训练数据进行标注； 所述LSTM神经网络用于基于标注后的所述环境训练数据进行迭代训练，获得所述趋势预测模型； 所述趋势预测模型用于根据所述环境参数进行未来趋势预测。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述LSTM神经网络包括：输入层、隐藏层与输出层； 所述输入层用于输入环境训练数据； 所述隐藏层用于迭代学习时间序列数据的短程和长程语义特征； 所述输出层用于输出预测结果。 6.根据权利要求4所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述趋势预测模型进行未来趋势预测包括：进行短期趋势预测、进行中期趋势预测与进行长期趋势预测。 7.根据权利要求6所述的基于人工智能的矿山环境智能预测系统，其特征在于， 所述环境训
声明：
“基于人工智能的矿山环境智能预测系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：中国地质大学（北京）
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2025年06月20日 ~ 22日 
