煤矿顶板安全评价：基于Dempster-Shafer证据融合的模型

"基于证据融合理论的煤矿顶板安全评价模型通过利用多个监测系统传感器的数据，结合Dempster-Shafer证据理论进行信息融合，提高了顶板安全状态判断的准确性，降低了虚警率。" 在煤矿开采过程中，顶板的安全状态是至关重要的，因为它直接关系到矿工的生命安全和矿井的稳定性。由于顶板监测数据通常来自多种不同的传感器，这些数据源具有复杂性和不确定性，因此需要一种有效的方法来整合这些信息，以提供更准确的安全评估。 该文章提出的“基于证据融合理论的煤矿顶板安全评价模型”是一种解决这一问题的创新方法。证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一种处理不确定性和不完整性信息的数学框架。在这个模型中，每个监测系统的传感器获取的信息被视为一个独立的证据源。通过设置特定的阈值，传感器可以对顶板的安全状态给出度量，这些度量反映了可能的安全风险。 基本概率分配函数（Basic Probability Assignment, BPA）被用来为所有关于顶板安全状态的命题分配可信度。这种可信度表示了每个命题为真的可能性，它考虑了数据的不确定性和矛盾。然后，Dempster-Shafer合成法则用于将这些来自不同传感器的独立证据进行融合，以生成一个综合的判断。这种方法能够处理证据之间的冲突，并且通过融合所有可用信息，可以更准确地识别出顶板的安全状况。 通过与历史数据对比分析，模型的效果得到了验证。结果显示，应用这个模型可以显著降低监测系统的虚警率，即误报顶板危险情况的频率，同时提高对顶板安全状态判定的准确性。这意味着矿工和管理人员可以依据更可靠的信息做出决策，从而减少不必要的停机时间，避免因误报引起的过度安全措施，同时确保在真正需要时能够及时采取预防措施。 该模型是煤矿安全领域的一个重要进展，它利用了证据融合理论的力量，有效地整合了复杂的监测数据，提高了顶板安全评估的质量，对于保障煤矿安全生产具有重要意义。