中南勘测设计研究院等申请基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置专利，提高预测精度

文章来源：企鹅号 - 金融界视点

国家知识产权局信息显示，中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司;中国科学院赣江创新研究院申请一项名为“基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置”的专利，公开号CN120600151A，申请日期为2025年08月。

专利摘要显示，本申请涉及一种基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置，包括：获取目标矿山各节点的实时数据构成的第一特征；基于节点的第一特征和相连节点的边特征，计算第一注意力系数；使用第一注意力系数标准化的第一注意力权重更新第一特征，得到节点的第二特征；基于目标矿山的环境变量和第二特征，计算相连节点的第二注意力系数，基于第二注意力系数标准化的第二注意力权重更新第二特征，得到节点的第三特征；基于节点的氧化还原电位和第三特征，计算相连节点的第三注意力系数，使用第三注意力系数标准化的第三注意力权重更新第三特征，得到节点的第四特征，将第四特征映射为预测污染物浓度。