1.一种基于时空事件链的煤矿灾害智能联动方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、在煤矿采场内关键位置布置传感器，以实时感知采场内的环境参数；

步骤2、采用自定义的数据存储方式存储数据，将从不同传感器中采集到的时空数据进行融合和整合，建立完整的时空事件链；

步骤3、应用概率图模型来对事件链中的数据进行建模和推断；

步骤4、利用玻尔兹曼机模型自动识别煤矿采场异常情况；

步骤5、利用粒子滤波算法实时估计与更新煤矿采场状态，根据预设的预警规则或阈值自动触发预警信号，自动生成救援方案和避灾路线，实现灾害智能联动；

所述步骤1的具体过程为：

步骤1.1、确定需要监测的区域范围；

步骤1.2、根据需要监测的参数和指标，选择传感器类型，包括温度传感器、浓度传感器、压力传感器、湿度传感器、气体传感器；

步骤1.3、根据监测目标和传感器特性，确定传感器的布置位置，所有传感器与数据采集系统连接，通过数据采集系统采集传感器输出的数据，并进行相应的处理和分析；

步骤1.4、完成传感器的安装后，进行测试和校准；

所述步骤2的具体过程为：

步骤2.1、定义每个传感器的阈值或规则；对于某个传感器，如果监测的参数和指标超过了阈值或规则，则抽取该参数和指标超过阈值或规则的事件，将抽取的事件以规定的格式存储，包括事件的发生时间、发生位置和传感器信息；

步骤2.2、使用规则引擎和Spark Streaming数据流处理技术进行事件过滤；

规则引擎包括条件语句、动作和触发器；规则引擎定义规则和条件来确定哪些事件被保留，哪些事件被过滤掉；

Spark Streaming数据流处理技术包括窗口操作和流处理算子；利用Spark Streaming提供的窗口操作功能，对实时数据流进行聚合和过滤；

步骤2.3、采用复杂事件处理引擎对实时接收到的事件流与事件模式库中定义的事件模式进行匹配和模式识别，通过序列模式挖掘算法来检测事件流中是否出现了符合定义规则的事件模式；

步骤2.4、通过事件驱动架构建立时空事件链；具体过程为：步骤2.4.1、确定需要建立时空事件链的各个事件，包括事件的名称、属性、触发条件、位置信息；每个事件都有一个唯一的标识符；

步骤2.4.2、采用事件驱动架构的发布‑订阅模式，建立事件的发布者和订阅者之间的联系；当一个事件发生时，发布者将事件发布到事件总线或消息队列中，然后订阅者订阅感兴趣的事件；

步骤2.4.3、为每个订阅的事件定义事件处理器，用于处理特定事件发生时所需要执行的操作；事件处理器根据事件的位置信息和属性进行特定的处理和响应；

步骤2.4.4、根据事件发生的时间顺序和空间位置信息，将各个事件按照时空事件链的形式连接起来；通过事件处理器记录事件的发生时间、位置和顺序，构建完整的时空事件链；

所述步骤3的具体过程为：

步骤3.1、贝叶斯网络为一种概率图模型；使用贝叶斯网络对煤矿采场内不同环境参数之间的关联进行建模和推断；

贝叶斯网络由节点和有向边构成，每个节点表示一个变量，有向边表示变量之间的依赖关系；假设有变量集合X＝{x1,x2,...,xi,...,xn}，贝叶斯网络的结构表示为一个有向无环图，有向无环图中的节点xi表示变量xi，边表示变量之间的依赖关系；节点xi为包含某个时刻和某个空间位置的变量，因此将节点xi表示为 其中 表示节点xi的时刻，表示节点xi的空间位置；i为节点序号索引；n为节点序号总数；

贝叶斯网络的联合概率分布P表示为：

P＝(x1,x2,...,xn)＝∏P(xi|Pa(xi))    (1)；

式中，Pa(xi)表示节点xi的父节点集合；P(xi|Pa(xi))表示在给定父节点条件下节点xi的条件概率分布；∏为联合概率分布计算；

步骤3.2、通过给定观测数据，利用信念传播算法对环境状态进行预测和推断，计算未观测变量的后验概率分布；

步骤3.3、将经过推理的时空事件链数据表示为一个包含时刻、空间位置和变量信息的数据集；假设有T个时刻、S个空间位置和N个变量；那么，经过推理的时空事件链数据用一个三维数组表示，记为D，D的维度为T×S×N；其中， 表示在第t个时刻、第s个空间位置处的第 个变量的取值，t＝1,2,...,T，s＝1,2,...,S，所述步骤3.2中，信念传播算法的具体过程为：

步骤3.2.1、初始化消息；

对每个节点，定义节点xi向邻居节点xj发送消息的过程为xi→xj(mij)，→为消息传递方向，mij为节点xi对邻居节点xj的信念；

在时空事件链中，将节点xi表示为某个时刻、某个空间位置的变量，通过初始化xi→xj(mij)为1，为后续信息传播做准备；

步骤3.2.2、进行信息传播；信息传播包括向前传播和向后传播；

在向前传播中，计算节点xi向邻居节点xj发送的消息，根据不同时刻和不同空间位置的节点之间的依赖关系，计算消息的传递，公式如下：式中， 表示对所有可能的邻居节点xj的取值进行求和；∏(xi,xj)表示xi和xj之间的条件概率分布；k为节点xi的邻居节点集合N(i)中除去邻居节点xj后的其他邻居节点xk的序号索引；N(i)\j表示除去邻居节点xj后的节点xi的其他所有邻居节点集合；xk→xi(mki)表示xi的其他邻居节点xk向节点xi发送消息，mki为xk对xi的信念；

在向后传播中，邻居节点xj向节点xi发送消息，根据节点之间的联合概率分布和信息传递的规则，更新消息；消息的计算方式为：式中，xj→xi(mji)为邻居节点xj向节点xi发送消息，mji为xj对xi的信念； 表示对所有可能的节点xi的取值进行求和；∏(xi,xj)表示节点xi和邻居节点xj之间的条件概率分布；l为邻居节点xj的邻居节点集合N(j)中除去节点xi后的剩余邻居节点xl的序号索引；N(j)\i表示除去xi后的邻居节点xj的剩余所有邻居节点集合；xl→xj(mlj)表示xj的剩余邻居节点xl向邻居节点xj发送消息，mlj为xl对xj的信念；

步骤3.2.3、边缘概率计算；公式为：

式中， 表示考虑了邻居节点传递的消息后，节点xi的边缘概率分布；∝表示节点xi的边缘概率分布与其先验概率∏(xi)和来自邻居节点的消息xk→xi(mki)的乘积成正比；∏(xi)表示在没有考虑其他节点信息时，节点xi的先验概率；∏k∈N(i)xk→xi(mki)表示xi的其他邻居节点xk对xi的消息的连乘；k为节点xi的邻居节点集合N(i)中除去邻居节点xj后的其他邻居节点xk的序号索引；

步骤3.2.4、重复步骤3.2.2和步骤3.2.3，直至达到收敛条件；

所述步骤4的具体过程为：

步骤4.1、构建玻尔兹曼机模型；假设有 个特征，其中K个为可见层，L个为隐层；玻尔兹曼机的能量函数定义如下：式中，E(·)为能量函数值；v是可见层的状态；h是隐层的状态； 为第 个可见层的状态； 为第 个可见层的偏置； 为第 个隐层的状态； 为第 个隐层的偏置； 为连接第 个可见层和第 个隐层的权重；

步骤4.2、使用训练数据对玻尔兹曼机进行训练，训练过程采用马尔可夫链蒙特卡洛方法调整网络参数；

步骤4.3、训练完成后，从玻尔兹曼机模型中提取隐层特征作为新的特征表示；

步骤4.4、训练softmax多分类器进行煤矿灾害类型的识别；

步骤4.5、实时获取当前煤矿环境参数进行预测和分类；将当前煤矿环境参数输入到训练完成的玻尔兹曼机模型中，得到隐层的激活值作为新的特征表示，将新的特征表示输入到训练完成的softmax多分类器中进行分类预测；根据分类结果，判断当前环境是否存在煤矿灾害，以及煤矿灾害的具体类型；

所述步骤4.2的具体过程为：

步骤4.2.1、初始化可见层的状态v和隐层的状态h；

步骤4.2.2、通过交替更新可见层和隐层的状态，直到收敛；更新规则如下：式中，p(·)为激活概率；sigmoid(·)是非线性激活函数；

步骤4.2.3、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， 为连接第 个可见层和第 个隐层之间权重的更新量； 为 的更新量；

为 的更新量；ε为学习率， 为更新前的第 个可见层的状态； 为更新前的第 个隐层的状态；

所述步骤4.3的具体过程为：

步骤4.3.1、将每个样本输入到玻尔兹曼机模型中，得到隐层的激活值，作为新的特征表示；隐层的激活值的计算公式如下：式中， 为第 个隐层的激活值；

步骤4.3.2、将每个样本的隐层激活值作为新的特征表示，构成特征矩阵；特征矩阵X表示为：式中， 表示特征矩阵中的样本总数；H表示隐层节点数； 表示实数域；特征矩阵的每一行代表一个样本的特征表示，每一列代表一个隐层节点的激活值；

所述步骤4.4的具体过程为：

将特征矩阵X作为输入数据训练softmax多分类器，调整softmax多分类器的参数，公式如下：式中， 为煤矿灾害类型；softmax(·)为softmax多分类器；w为权重；b为偏置；

所述步骤5的具体过程为：

步骤5.1、利用粒子滤波算法实时更新煤矿采场状态；

步骤5.2、综合玻尔兹曼机模型、softmax多分类器和粒子滤波算法的结果进行煤矿灾害智能联动；当结果显示检测到异常情况时，触发预警信号；预先设置时间阈值、预警规则或阈值，当异常情况持续时间超过时间阈值或异常情况参数数据超过预警规则或阈值时，自动触发声光报警器发出警报信号；同时，自动发送短信通知相关人员发生异常情况并采取相应的救援措施，相关人员包括矿工、救援指挥中心；救援指挥中心接收到预警信号后，进行实时通信，获取灾害发生位置、类型、严重程度信息，并自动生成预案和避灾路线，根据救援方案和路线，进行救援行动的调度和指挥；救援指挥中心根据情况派遣救援人员到达事故现场，执行救援工作；救援人员携带移动终端设备，用于接收救援指挥中心的指令和传输现场情况；

所述步骤5.1的具体过程为：

步骤5.1.1、在时刻t＝0时，初始化粒子集合；公式为：式中， 表示在第t时刻第 个粒子的煤矿采场状态； 表示煤矿采场状态在时刻t＝0时的先验概率分布；～表示 从 中独立地抽取；M表示粒子的数量；

步骤5.1.2、根据煤矿采场状态转移模型 对每个粒子进行状态预测更新，其中 为第t时刻煤矿采场状态变量；预测过程表示为：式中，f(·)表示煤矿采场状态转移函数； 为在第t‑1时刻第 个粒子的煤矿采场状态； 表示在第t时刻第 个粒子的煤矿采场状态预测误差；

步骤5.1.3、利用第t时刻的观测数据zt和观测模型 计算每个粒子的权重；权重计算公式为：式中， 为第 个粒子在第t时刻的权重；

步骤5.1.4、对计算得到的权重进行归一化处理，得到标准化权重：式中， 为第 个粒子在第t时刻的标准化权重； 表示粒子集合中的索引； 为第个粒子在第t时刻的标准化权重；

步骤5.1.5、根据标准化权重，对粒子进行重采样，生成新的粒子集合其中， 为在第t时刻第 个粒子新的煤矿采场状态；

步骤5.1.6、根据重采样后的粒子集合，采用最大后验估计来计算煤矿采场估计状态；

公式为：

式中， 为在第t时刻煤矿采场状态的最大后验估计值；θt为在第t时刻的煤矿采场系统状态；arg max为取函数的使其取得最大值的参数值； 表示观测数据从时刻1到时刻t的序列； 为在第t时刻的煤矿采场状态θt的后验概率密度函数； 计算公式为：

式中， 表示观测数据 下给定状态的概率密度函数； 表示在第t‑1时刻的煤矿采场状态θt的后验概率密度函数； 表示观测数据 在第t‑1时刻的条件概率密度函数；

步骤5.1.7、灾害位置的估计通过计算每个粒子在可能的灾害位置上的权重来实现；假设第t时刻可能的灾害位置为st，粒子在灾害位置st上的权重表示为：式中，wt为第t时刻的权重； 表示观测数据 下给定可能的灾害位置st的概率密度函数。