一种煤矿重大灾害智能融合分类分级超前预警方法

本发明公开了一种煤矿重大灾害智能融合分类分级超前预警方法。首先，采集煤矿安全监测数据构建数据集。其次，训练Anomaly‑Transformer与E2GAN模型，识别并插补数据中的异常值与缺失值，实现数据预处理。再次，结合BiLSTM和MMOE多任务学习网络引入新的多指标融合预测模型，经训练优化后可同步预测各指标未来趋势。然后，改进AdaTT网络实现多灾害风险融合预警模型，利用F1指标优化训练次数和预警阈值。将实时监测及融合预测数据输入优化后的预警模型，得出各灾害风险概率。最后，结合最佳预警阈值与风险概率，提出多灾害分级预警方法，实现不同灾害风险分级判识。该方法可有效预警瓦斯、火灾、粉尘、顶板等灾害风险，并提前提供风险信息，对煤矿多灾害风险超前管控具有重要意义。