基于数据融合理论的煤矿瓦斯动态预测技术

针对煤矿瓦斯预测中存在的问题，提出了一种以数据融合理论为基础，利用贝叶斯估计方法和自适应加权进行信息处理和数据融合，利用Dempster-Shafer证据理论解决瓦斯预测过程中的不确定性和不精确性问题，并综合考虑煤矿井下瓦斯浓度等相关参数的新方法，实现了对瓦斯状态信息的在线整合，优化了预测参数，提高了煤矿瓦斯预测预报的准确性.该方法从整体上确立了同源数据的完备性，实现了煤矿瓦斯的动态预测.