煤矿智能安全态势预测系统设计与机器学习应用

本文主要探讨了煤矿安全态势感知预测系统的设计及其关键技术。在当前信息化和智能化的趋势下，煤矿安全管理面临着提升效率和预防事故的重大挑战。该系统的核心理念是将安全态势感知这一概念引入煤矿领域，目标是实现对煤矿整体安全状态的实时全面监控。 首先，系统通过物联网技术，对煤矿内部的各类监测数据进行高效、全面的采集和处理，确保数据的准确性和完整性。这包括环境参数、设备运行状态、人员行为等多维度的数据，这些数据对于识别潜在危险至关重要。 接着，系统通过对全国煤矿事故记录的深入分析，挖掘出影响煤矿安全的关键风险因素。利用贝叶斯网络分析方法，系统能够揭示事故的致因链，理解事故发生的原因和关联性，从而为建立安全态势预测指标体系提供依据。 进一步地，系统采用贝叶斯网络、粗糙集理论以及支持向量机等多种机器学习方法，构建多级预测模型。这种集成的方法允许系统在不同层次上对煤矿风险的变化趋势进行预测，包括短期、中期和长期的预测，提高了预测的准确性和可靠性。 最后，系统将预测结果以直观的可视化图表形式展示给用户，便于决策者及时理解和掌握煤矿的整体安全态势。这种预测结果的可视化不仅提升了信息的易读性，也为煤矿安全管理提供了有力的数据支持和决策辅助工具。 该煤矿安全态势感知预测系统通过融合物联网技术、数据分析和机器学习，实现了对煤矿风险的智能感知、评估与预警，为煤矿行业的安全管理和事故预防提供了创新的解决方案。其研究成果对于提升煤矿安全管理水平具有重要意义，也为后续的研究提供了新的研究方向和实践案例。