【技术实现步骤摘要】
一种智慧矿山安全隐患预测方法、系统、存储设备及终端
[0001]本专利技术涉及智慧矿山安全的
，具体涉及一种智慧矿山安全隐患预测方法、系统、存储设备及终端。
技术介绍
[0002]矿山安全隐患的状态和发展趋势直接影响事故发生的可能性，煤矿尤甚；因此安全隐患预测对煤矿的安全生产具有尤为重要的作用；在隐患预测系统中建立煤矿危险源自动分析及判别的计算方法，将有力促进煤矿的安全生产。
[0003]随着各种关于隐患、危险源等矿山数字化的预测系统在煤矿中广泛应用，各煤矿安全生产形势明显好转；然而，目前的矿山安全隐患预测系统只是存在信息的捕获、传输功能，未能进行自动计算、分析及判别，煤矿安全隐患排查治理的科学性和有效性还有待加强，主要存在如下问题：
[0004]1、隐患风险评价人为主观因素过强，预测结果不遵从数据本质性的问题；
[0005]2、隐患风险评价不足，风险评级只是简单的隐患叠加；
[0006]3、隐患风险评价没有考虑时间因素，不能达到实时预警目的，更不能反映不同时刻隐患的状态等；
[0007]综上所述，在现有技术条件下，智慧矿山安全隐患预测的主要问题是所捕获的信息未能进行自动计算、分析及判别；因此，寻求一种自动、可靠、科学的计算方法，并根据安全隐患评分，再对安全隐患风险进行自动评价成为解决该问题的关键技术。
技术实现思路
[0008]针对相关技术中存在的不足，本专利技术所要解决的技术问题在于：解决现有技术中，人为干预过大、主观因素过强、预测结果不遵从数据本身的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智慧矿山安全隐患预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S10，建立煤矿安全隐患因素的数据库，所述数据库包括：安全隐患名称、与所述安全隐患名称对应的区域位置、隐患因素的评价指标；其中，每个安全隐患名称均对应有至少一个区域位置，每个区域位置均对应有至少一个隐患因素的评价指标；且每个隐患因素的评价指标均对应有隐患因素的数据值；S20，获取待预测煤矿中存在的隐患因素的数据值并写入数据库；S30，确定各个区域位置中，隐患因素的评价指标对应的权重信息；S40，基于权重信息和隐患因素的数据值，计算安全隐患评分，得到安全隐患预测结果。2.根据权利要求1所述的一种智慧矿山安全隐患预测方法，其特征在于：所述步骤S30中，每个区域位置中，隐患因素的评价指标对应的权重信息的确定，具体包括：S301，在多个隐患因素的评价指标中，选择两个不同的评价指标分别作为最优指标C
B
和最劣指标C
w
；其中，评价指标用集合C表示，C＝{C1,C2,C3,...,C
n
}，n表示所有指标的数量；S302，使用数字1～9确定最优指标相对于所有其它评价指标的相对值，得到最优指标对其他评价指标的向量是：A
B
＝(A
B1
,A
B2
,...,A
Bn
)
ꢀꢀꢀꢀ
式(1)；其中，A
Bn
表示最优指标C
B
对第n个评价指标C
n
的相对重要度；1代表A
B
和A
Bn
同等重要，9代表A
B
相比A
Bn
极端重要；S303，使用数字1～9确定最劣指标相对于所有其它评价指标的相对值；得到最劣指标对其他评价指标的向量是：A
w
＝(A
1w
,A
2w
,...,A
nw
)
T
ꢀꢀꢀꢀ
式(2)；其中，A
nw
表示第n个评价指标C
n
对最劣指标C
w
的相对重要度，1表示A
nw
和A
w
同等不重要，9代表A
nw
相比A
w
极端不重要；S304，建立每个评价指标的最优权重计算式，具体为：设：评价指标的最优权重集合为：{W1,W2,W3,...,W
n
}；对于第j个评价指标的权重W
j
，最优权重的计算表达式为：其中：W
B
表示最优指标的权重，W
w
表示最劣指标的权重，W
j
表示第j个评价指标的权重，j＝1,2，...n；；A
Bj
表示最优指标对第j个评价指标的相对重要度，A
jw
表示第j个评价指标对最劣指标的
相对重要度；S305，计算出每个评价指标的权重。3.根据权利要求1所述的一种智慧矿山安全隐患预测方法，其特征在于：所述步骤S40，基于权重信息和隐患因素的数据值，计算安全隐患评分，得到安全隐患预测结果，具体包括：S401,根据获取的隐患因素的数据值，形成m
×
n阶的上、下界矩阵；其中，m表示区域位置的数量，n表示区域内评价指标的数量，上界矩阵由数据值的最大值组成，下界矩阵由数据值的最小值组成；S402，建立虚拟正、负理想方案；具体为：下界矩阵G中，令A＝[a1,a2,L,a
n
]为虚拟正理想方案；上界矩阵中，令B＝[b1,b2,L,b
n
]为...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵国飞，卢国菊，张美红，张哲瑞，于丽雅，赵永芳，
申请(专利权)人：山西能源学院，
类型：发明
国别省市：
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