曾庆田，吕珍珍，石永奎，田广宇，林泽东，李 超

(1.山东科技大学 电子信息工程学院，山东 青岛 266590；2.山东科技大学 计算机科学与工程学院，山东 青岛 266590； 3.山东科技大学 能源与矿业工程学院，山东 青岛 266590)

0 引 言

煤矿生产过程中矿压异常导致的生产事故，直接影响到煤矿生产的经济性、安全性、可靠性以及工作人员的安全状况等[1-3]。据统计，顶板事故占煤矿伤亡事故的40%～50%，高频率顶板事故的发生给国家带来巨大的经济损失[4-5]。随着物联网技术在煤矿开采过程中的深度应用，工作面物理环境数据得到了大量的积累，对这些数据进行深入分析与挖掘，以预测煤矿安全突发事故成为当前研究的重要方向之一[6]。国内外在矿压显现规律预测领域已经有了相当深入的研究，工作面矿压数据预测预报方法可以分为3类：①基于统计学与模糊数学等非确定性数学方法；文献[7-8]分别应用统计分析法及模糊数学理论对工作面来压进行预测和矿压显现特征分析研究。②基于矿压理论确定顶板结构，并发掘其物理力学规律的确定性方法；文献[9]采用震动波CT探测技术进行了区域应力场反演，对冲击危险区域进行了预测。③基于大量监测数据，以利用计算机分析预测为目的的系统科学或智能技术方法。文献[10]利用支持向量机对小样本预测具有良好的泛化能力和自适应多模态算法的自适应特性，提出了煤矿顶板压力实时预报的智能模式识别方法。文献[11]基于支架工作阻力大数据的矿压分析技术能够对工作面矿压规律进行精准分析。……