1.一种煤矿典型灾害风险异构信息协同融合与分级预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立煤矿典型灾害风险多参量指标体系识别典型灾害风险特征参数，基于时序受限玻尔兹曼机模型筛选典型灾害风险关键特征参数并进行特征提取；

步骤2、构建典型灾害风险数据融合模型和多源信息协同融合数据库；

步骤3、基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建典型灾害风险多参量感知分级预测模型，基于收集的历史数据训练和评估模型；

步骤4、构建基于大数据技术的典型灾害风险智能联动与决策平台；

所述步骤1的具体过程为：

步骤1.1、确定煤矿典型灾害的种类，分析各类灾害的核心影响因素；

步骤1.2、基于煤矿典型灾害的种类和各类灾害的核心影响因素建立煤矿典型灾害风险多参量指标体系，通过煤矿典型灾害风险多参量指标体系识别典型灾害风险特征参数；

步骤1.3、构建并训练时序受限玻尔兹曼机模型T‑RBM；采用时序受限玻尔兹曼机模型T‑RBM优化煤矿典型灾害风险多参量指标体系，筛选得到典型灾害风险关键特征参数；同时，利用时序受限玻尔兹曼机模型对典型灾害风险关键特征参数进行特征提取；

所述步骤1.2中，建立的煤矿典型灾害风险多参量指标体系具体包括大倾角采场煤壁失稳影响因素、顶板突水影响因素、冲击地压影响因素、煤与瓦斯突出影响因素、火灾影响因素、软岩巷道变形影响因素；其中，大倾角采场煤壁失稳影响因素包括采场倾角、顶板厚度、顶板岩性、顶板水文条件、煤层应力状态、采场几何参数、采场支护方式；顶板突水影响因素包括顶板岩性、顶板厚度、工作面进度、钻孔注浆压力、顶板应力状态、顶板煤层液态含量；冲击地压影响因素包括煤层顶板岩性、采场几何参数、采场支护方式、采场开采方法、煤层倾角、采场进度、煤层厚度、煤层应力状态、煤层岩性；煤与瓦斯突出影响因素包括煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、煤层瓦斯解吸能力、煤体的力学性质、煤层地应力状态、采掘工艺和方法；火灾影响因素包括煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、煤层温度、煤层的氧含量、煤层的含水量、煤的自然倾向性、矿井通风系统；软岩巷道变形影响因素包括巷道围岩的抗剪强度、巷道围岩的岩体结构、巷道支护形式和质量、顶板水文条件、巷道围岩的应力状态；

所述步骤1.3的具体过程为：

步骤1.3.1、构建时序受限玻尔兹曼机模型；时序受限玻尔兹曼机模型的能量函数E定义如下：(t) (t)

式中，v 表示第t个时间步的可见层状态；h 表示第t个时间步的隐层状态； 是第t个时间步的第i个可见层偏置； 是第t个时间步的第i个可见层状态； 是第t个时间步的第j个隐层偏置； 是第t个时间步的第j个隐层状态； 表示第t个时间步连接第i个可见层和第j个隐层的权重； 表示第t个时间步和第t+1个时间步连接的第j个隐层的权重； 是第t+1个时间步的第j个隐层状态；K为可见层总数；L为隐层总数；T为时间步总数；

步骤1.3.2、使用训练数据对T‑RBM进行训练；训练过程为：

首先，对每个时间步的可见层状态和隐层状态进行初始化；

然后，交替更新可见层和隐层的状态，直到收敛；更新规则如下：

(t) (t)

式中， 表示v 与 的激活概率； 表示h 与

的激活概率；sigmoid(·)是非线性激活函数；

最后，根据更新后的状态计算梯度，并根据梯度更新网络参数：

式中，Δ表示参数的变化量；ε为学习率；<·>data表示在训练数据上的期望；<·>model表示在模型上的期望；

步骤1.3.3、训练完成后进行特征提取；特征提取的过程为：

首先，对于每个样本，在每个时间步将其输入到时序受限玻尔兹曼机模型中，得到隐层的激活值，作为新的特征表示；

(t) (t)

视第t个时间步的可见层状态v 为样本，第t个时间步的隐层状态h 是一组激活值，则有：(t) (t)

式中，feature_vector 表示v 在T‑RBM模型中经过一次前向传播后得到的隐层激活值；

然后，将每个时间步的特征向量按照时间顺序拼接起来，得到特征矩阵；特征矩阵X的表示如下：(1) (2) (t) (T)

X＝[x ，x ，...，x ，...，x ]       (9)；

(t)

式中，x 表示第t个时间步的特征向量，维度为D；

所述步骤2中，典型灾害风险数据融合模型的构建过程为：首先，构建典型灾害风险数据模型；构建的典型灾害风险数据模型包括大倾角采场煤壁失稳相关参数数据模型、冲击地压相关参数数据模型、煤与瓦斯突出相关参数数据模型、火灾相关参数数据模型、顶板突水相关参数数据模型、软岩巷道变形相关参数数据模型；然后，基于多个综合影响因素建立典型灾害风险数据融合模型；综合影响因素包括地质条件、开采信息、围岩动态信息、煤层瓦斯条件、温度和氧含量；

多源信息协同融合数据库的构建过程为：首先，建立关系型数据库，在关系型数据库中，使用表格来存储数据，每个表格代表一种灾害类型的数据，表格中的列代表不同的监测指标，行代表不同的时间点或者空间位置；然后，进行数据录入，将典型灾害风险的监测数据录入到数据库中时，需要按照分类标准对数据进行分类和标注；再然后，进行数据检索，设计用户界面或API接口来获取所需的数据；最后，进行数据可视化，将检索到的数据通过可视化形式展示数据的时空分布和趋势；

所述步骤3中，典型灾害风险多参量感知分级预测模型的工作过程为：

步骤3.1.1、使用卷积神经网络对特征矩阵X进行特征提取，获取特征序列；具体过程为：卷积神经网络包含 个卷积层和池化层；设第l个卷积层的卷积核数量为Cl，卷积核大小为Kl×D，则第l个卷积层的输出特征图为 其中，Kl为第l个卷积层的卷积核大小；

对于每个卷积层，使用ReLU激活函数对输出进行非线性变换，得到经过ReLU激活函数处理后的卷积层输出特征图；经过ReLU激活函数处理后的第l个卷积层输出特征图为Vl＝ReLU(Ul)；ReLU(·)为ReLU激活函数；

在卷积层之后，添加池化层对特征进行下采样，得到池化后的输出特征图；第l个卷积层对应的池化层的输出特征图为Pl＝pool(Vl)；pool(·)为池化下采样操作；

将每个卷积层和每个池化层的输出特征图均展平为一个一维特征向量，展平后的特征向量的长度均为(T‑Kl+1)×Cl；将每个卷积层和每个池化层的展平特征向量按顺序连接起来，形成最终的特征序列；

步骤3.1.2、将卷积神经网络提取的特征序列作为输入，通过长短期记忆网络进行序列建模；具体过程为：长短期记忆网络包含一个隐藏层，隐藏层的大小为H；定义长短期记忆网络的输入门、遗忘门和输出门的激活函数均为σ，定义候选状态的激活函数为tanh激活函数；

对于每个时间步，长短期记忆网络的输入为当前时间步的特征向量和前一个时间步的隐藏状态；长短期记忆网络输入门、遗忘门、候选状态、细胞状态更新、输出门、隐藏状态更新的计算公式分别如下：it＝σ(Wi·Pt+Ui·ht‑1+bi)       (10)；

ft＝σ(Wf·Pt+Uf·ht‑1+bf)       (11)；

gt＝tanh(Wg·Pt+Ug·ht‑1+bg)    (12)；

ct＝ft⊙ct‑1+it⊙gt             (13)；

ot＝σ(Wo·Pt+Uo·ht‑1+bo)      (14)；

ht＝ot⊙tanh(ct)                 (15)；

其中，it为第t个时间步的输入门；ft为第t个时间步的遗忘门；gt为第t个时间步的候选状态；ct为第t个时间步的细胞状态；ot为第t个时间步的输出门；ht为第t个时间步的隐藏状态；Wi、Wf、Wg、Wo均为输入权重矩阵，分别用于将第t个时间步的特征向量Pt和第t‑1个时间步的隐藏状态ht‑1映射到输入门、遗忘门、候选状态和输出门的计算中；Ui、Uf、Ug、Uo均为隐藏权重矩阵，分别用于将第t‑1个时间步的隐藏状态ht‑1映射到输入门、遗忘门、候选状态和输出门的计算中；bi、bf、bg、bo均为偏置向量，分别用于偏移输入门、遗忘门、候选状态和输出门的计算中；Pt为第t个时间步的特征向量；ct‑1为第t‑1个时间步的细胞状态更新；ht‑1为第t‑1个时间步的隐藏状态更新；tanh(·)为tanh激活函数；

最终得到长短期记忆网络的输出序列为H＝[h1，h2，...，ht，...，hN]，其中 表示长短期记忆网络在第t个时间步的隐藏状态；

步骤3.1.3、在长短期记忆网络的输出端添加一个全连接层，将长短期记忆网络的输出序列输入全连接层，得到风险预测和分级结果；具体过程为：定义输出类别数量为 将长短期记忆网络的输出序列H通过全连接层进行映射，得到预测得分矩阵 预测得分矩阵中每行表示一个时间步的类别得分；

采用softmax函数将预测得分矩阵转化为概率分布矩阵 概率分布矩阵中每行表示一个时间步的类别概率；

根据概率分布矩阵P，通过最大概率法得到分级结果；第t个时间步对应概率分布矩阵P的第t行，选择第t行中具有最大概率的类别作为第t个时间步的分级结果；

所述步骤3中，典型灾害风险多参量感知分级预测模型的训练和评估过程为：步骤3.2.1、从某矿区收集灾害风险历史数据并进行标记，将已标注的灾害风险历史数据按比例划分为训练集、验证集和测试集，采用训练集进行模型的训练；

步骤3.2.2、定义损失函数 来衡量模型输出与真实标签之间的误差，公式如下：其中，k为类别索引；yt,k是第t个时间步的真实标签；pt,k是模型预测的第t个时间步的类别概率；

步骤3.2.3、使用优化算法来更新模型参数，计算公式如下：

其中，θ表示模型的参数，包括卷积核、全连接层的权重和偏置；η表示学习率； 为损失函数关于模型参数的梯度；

步骤3.2.4、使用验证集进行模型的评估和调参，选择合适的模型超参数；

步骤3.2.5、最终使用测试集对模型进行评估，并得到风险预测和分级结果；

所述步骤4的具体过程为：

步骤4.1、建立数据收集模块，收集煤矿典型灾害相关的多参数数据，包括影响大倾角采场煤壁失稳、冲击地压、煤与瓦斯突出、顶板突水和软岩巷道变形的数据；通过异构信息源获取多维度、多源头的数据信息；异构信息源包括各种传感器网络、监测站点以及其他数据源；对收集到的数据进行数据清洗和预处理；

步骤4.2、建立特征提取与选择模块，特征提取与选择模块中使用基于时序受限玻尔兹曼机的特征提取算法，从收集到的数据中进行特征提取与选择；

步骤4.3、建立实时监测模块，持续接收来自传感器的实时数据，并进行数据更新；当新的数据进入系统时，需要对数据进行预处理和特征提取，并将数据输入到多参量感知分级预测模型中进行实时预测；预测信息通过手机、电脑设备发送给相关人员；

步骤4.4、建立自动识别和分级预测模块，自动识别和分级预测模块中基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建典型灾害风险多参量感知分级预测模型；当检测到潜在灾害风险时，自动触发应急响应措施，向相关责任人发送预警信息、启动自动化灾害防护措施；

步骤4.5、构建决策支持模块，整合监测数据、预警信息、风险分级管控结果和事故隐患排查治理数据；决策支持模块提供可视化分析工具，将实时识别和分级预测的结果进行可视化展示；

步骤4.6、构建持续优化和改进模块，采用反馈机制，收集用户反馈和系统运行数据，不断优化模型参数和特征选择。