一种基于多源数据的矿井灾害预测方法

本发明公开了一种基于多源数据的矿井灾害预测方法，涉及矿山安全技术领域，包括以下步骤：采集来自矿井中不同类型传感器的原始数据，数据类型包括瓦斯浓度、温度、湿度、风速、地压、水位以及震动信息，每种数据均带有对应的时间戳和空间位置标识。本发明通过实现多源数据的时间重采样与空间映射标准化，显著提高数据融合的时空一致性，确保灾害预测模型输入的准确性。同时，构建动态特征矩阵并引入高精度位置权重机制，增强模型对关键区域与关键参数的敏感性，有效提升矿井灾害预测的实时性与准确率，显著降低预警系统漏报与误报风险。