本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法及装置。
背景技术：
1、煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中常见的重大安全隐患，严重威胁矿工生命安全和煤矿生产。传统的煤与瓦斯突出监测方法主要依赖于单一传感器数据和简单的阈值判断，如瓦斯浓度监测、煤层应力监测等。这些方法虽然能够在一定程度上反映煤层的状态，但难以全面捕捉煤与瓦斯突出的复杂动态过程。随着技术的发展，一些研究开始采用多源数据融合和机器学习算法来提高预警的准确性，如利用神经网络模型对多种参数进行综合分析，或使用支持向量机进行煤与瓦斯突出风险评估等。
2、然而，现有的煤与瓦斯突出监测与预警技术仍存在一些不足。首先，多数方法未能充分利用多源异构数据的时空关联性，导致信息利用不充分。其次，对于数据的预处理和特征提取过程往往较为简单，未能有效去除噪声和提取关键特征。再者，现有的预测模型大多是静态的，难以适应煤层条件的动态变化。此外，在风险评估和预警决策方面，缺乏对不确定性的有效处理和动态调整机制，影响了预警的准确性和可靠性。最后，现有方法在多模态信息融合和智能决策方面的研究还不够深入，难以实现高效、准确的智能预警。
技术实现思路
1、本申请提供了一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法及装置，用于煤与瓦斯突出动态监测与智能预警的准确性和可靠性。
2、第一方面，本申请提供了一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，所述煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法包括：对设置于目标区域的多源传感器数据进行采集和预处理，得到多维数据集；对所述多维数据集进行多变量时间序列分析，得到煤层瓦斯突出危险性预测数据；基于所述煤层瓦斯突出危险性预测数据，对所述多维数据集进行动态风险评估和空间插值处理，得到所述目标区域的实时风险分布数据；对所述实时风险分布数据进行多维阈值分析，得到初步预警数据；对所述初步预警数据进行多模态信息融合，得到目标预警数据；对所述目标预警数据进行智能决策树分析，得到目标预警方案。
3、第二方面，本申请提供了一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警装置，所述煤与瓦斯突出动态监测与智能预警装置包括：
4、处理模块，用于对设置于目标区域的多源传感器数据进行采集和预处理，得到多维数据集；
5、预测模块，用于对所述多维数据集进行多变量时间序列分析，得到煤层瓦斯突出危险性预测数据；
6、插值模块，用于基于所述煤层瓦斯突出危险性预测数据，对所述多维数据集进行动态风险评估和空间插值处理，得到所述目标区域的实时风险分布数据；
7、分析模块，用于对所述实时风险分布数据进行多维阈值分析，得到初步预警数据；
8、融合模块，用于对所述初步预警数据进行多模态信息融合，得到目标预警数据；
9、决策模块，用于对所述目标预警数据进行智能决策树分析，得到目标预警方案。
10、本申请提供的技术方案中，通过信息增益计算，能够明确不同属性在预测瓦斯突出的过程中所起的作用，并基于此对属性进行排序，有效筛选出最具影响力的决策因素。这一过程大大提高了预警模型的训练效率，同时也提升了模型的预测准确性，使得模型能够更快速地识别出高风险因素。基于属性重要度排序进行的决策树构建与剪枝处理技术特征，避免了传统决策树模型易于出现的过拟合现象。通过初始决策树的构建和剪枝处理，方案能够获得一个更加精简且泛化能力更强的决策树模型。这意味着模型不仅在训练数据上表现良好，更能在实际监测中保持稳定的表现，从而有效应对煤矿环境中复杂多变的数据输入。剪枝后的决策树模型减少了不必要的节点和分支，提升了模型的预测效率，同时也确保了在新数据下依然能够做出科学合理的预警判断。通过路径分析，能够将复杂的决策过程以规则形式呈现出来，这使得预警人员可以直观地了解每一个预警结论背后的逻辑。规则冲突检测和一致性规则子集的提取，则进一步确保了模型的逻辑一致性与决策可靠性，避免了因规则矛盾而导致的误判，从而提升了预警系统的实际可操作性。基于一致性规则子集进行规则匹配和置信度评估的技术特征，使得模型在实际应用中可以根据实时数据快速找到最适合的规则并评估其可靠性，进而聚焦于高置信度的决策路径。这样的处理方式能够在面对多样化和复杂的现场数据时，更加有效地识别出高风险事件，并采取针对性的预防措施，从而提高了预警响应的时效性。通过案例推理对高置信度决策路径进行处理的技术特征，能够将历史相似案例的经验充分利用，使得模型不仅依赖于数据规律，还能结合实际经验进行预警方案的优化。在煤与瓦斯突出事件的预警中，这种基于案例推理的方式使得系统在面临不确定的突发状况时，能够迅速给出合理的应对方案，从而极大地提升了预警方案的精准性与科学性。
1.一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述对设置于目标区域的多源传感器数据进行采集和预处理，得到多维数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述对所述多维数据集进行多变量时间序列分析，得到煤层瓦斯突出危险性预测数据，包括：
4.根据权利要求1所述的煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述基于所述煤层瓦斯突出危险性预测数据，对所述多维数据集进行动态风险评估和空间插值处理，得到所述目标区域的实时风险分布数据，包括：
5.根据权利要求1所述的煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述对所述目标预警数据进行智能决策树分析，得到目标预警方案，包括：
6.一种煤与瓦斯突出动态监测与智能预警装置，用于实现如权利要求1-5中任一项所述的煤与瓦斯突出动态监测与智能预警方法，其特征在于，所述煤与瓦斯突出动态监测与智能预警装置包括：
