一种自适应瓦斯超限长时预测方法及系统

本申请涉及煤矿瓦斯超限预测技术领域，提供了一种自适应瓦斯超限长时预测方法及系统。该方法中，对获取的煤矿井下多源数据进行处理，构造所述数据不同时间尺度特征；根据目标瓦斯浓度对所述不同时间尺度特征的皮尔逊相关系数，自适应筛选最佳预测指标组合；确定Informer长时预测模型的优化参数组合，基于灰狼优化算法对Informer长时预测模型进行优化，得到最佳预测模型，以对工作面瓦斯浓度进行超限长时预测，并基于预先确定的准确性评价指标，对预测结果进行综合评价。籍以，有效解决现有技术中不同矿区、不同煤矿、不同工作面瓦斯超限致灾因素差异较大、泛化能力弱、长时预测能力不足的问题。