基于数据分析和机器学习技术的煤矿水害预测系统

本发明涉及煤矿安全技术领域，具体涉及基于数据分析和机器学习技术的煤矿水害预测系统，包括多源数据采集模块、动态数据预处理模块、多模态特征工程模块、集成预测模型构建模块与预测优化控制模块，多源数据采集模块融合地质水文、微震与设备工况数据，动态数据预处理模块构建噪声特征库，实现噪声剔除与数据标准化，多模态特征工程模块基于收敛交叉映射提取导水系数变化率与微震能量释放速率的动态因果特征向量；集成预测模型构建模块通过元学习器融合输出水害风险概率值；预测优化控制模块根据风险概率值触发采样率调节与灾害响应联动机制。本发明，具备高可靠性、高适应性与响应及时的优势，适用于煤矿复杂环境下水害的实时预测。