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申请/专利权人：长沙矿山研究院有限责任公司
摘要：一种预警阈值自学习设定的非煤矿山水害动态风险评估方法，包括：获取每个非煤矿山水害预警指标的固定阈值；计算预警指标的均值、标准差；根据预警指标的均值、标准差计算每个预警指标的自学习阈值，根据每个预警指标的自学习阈值与固定阈值确定每个预警指标的方差自适应自学习阈值；构建非煤矿山水害多个预警指标联合分布模型；基于方差自适应自学习阈值和多个预警指标联合分布模型，计算预警指标取动态阈值条件下非煤矿山水害实时风险水平。本发明解决了传统固定阈值法无法适应矿井环境变化而导致的非煤矿山水害错报漏报问题，还克服了监测数据缺失引起预警指标出现高方差效应而造成的漏报问题，能更精准、更科学地服务于非煤矿山水害预警。
主权项：1.一种预警阈值自学习设定的非煤矿山水害动态风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤T1、获取每个非煤矿山水害预警指标的固定阈值Tai；步骤T2、获取非煤矿山监测设备采集的每个预警指标长时间序列监测数据，进行归一化处理并计算其均值μit、标准差σit；步骤T3、根据预警指标的均值μit、标准差σit计算每个预警指标的自学习阈值Tadpi＝μit±zσit，比较每个预警指标的自学习阈值与步骤T1中的固定阈值，当Tai≥Tadpi时，预警阈值取Tai，当Tai＜Tadpi时且μit＞σit，预警阈值取μit±zσit，当Tai＜Tadpi时且μit≤σit，预警阈值取μit1±z，进而确定每个预警指标的方差自适应自学习阈值；步骤T4、基于步骤T2中归一化的预警指标监测数据分析预警指标间异构相关性，采用藤Copula构建非煤矿山水害多个预警指标联合分布模型；步骤T5、基于步骤T3得到的方差自适应自学习阈值和和步骤T4得到的多个预警指标联合分布模型，计算预警指标取动态阈值条件下非煤矿山水害实时风险水平，以此实现煤矿山水害风险动态评估。
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权利要求：
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