瓦斯灾害在很长时间内作为我国的煤矿安全生产的首要威胁,在一定程度上遏制了我国能源的战略性供给。而瓦斯爆炸事故是瓦斯灾害中最惨重的事故,破坏性强且后续的处理工作也极具危险性。瓦斯爆炸预警系统因此而生,随着时代的发展,保障复杂多变煤矿的安全生产,也对智能化煤矿预警系统作出了新的要求。本文针对瓦斯爆炸的智能防控与态势预警一体措施环节,运用计算机科学、多源数据融合以及其他领域相关理论,应用先进的互联网技术,采用理论分析、模型构建以及系统开发等方式并把这些关键技术整合起来,实现瓦斯爆炸的早防控、早处理、早救急,降低煤矿开采风险,提高安全生产智能化水平,促进安全风控管理和隐患排查双重预防,对煤矿行业安全智能化可持续发展有着重要的意义。本文在整理了国内外数据融合领域的发展概况后,选择基于证据规模的权重置信熵,结合逆基本概率指派方法,建立了瓦斯爆炸智能预警平台。本文的主要研究工作与创新点包括以下几个方面:（1）提出一种新的改进D-S证据理论的方法。针对考虑信息的否定性情况下,提出以逆方法处理基本概率指派BPA。在不确定信息的度量下,提出一种基于逆基本概率指派BPA的权重置信熵。在充分利用证据的不确定因素下,提高证据融合的准确度以及有效性。针对以逆方法处理逆基本概率指派的权重置信熵,建立了瓦斯爆炸预警模型。以解决实际的安全问题。（2）通过基于逆BPA的权重置信熵瓦斯爆炸预警模型,设计并完成了瓦斯爆炸智能态势预警平台设计方案。通过对多传感器的数值监测,对人员安全监管等重要危险因素进行分析,最后完成决策发出动态预警。（3）基于瓦斯爆炸预警平台方案设计,实现了瓦斯爆炸风险估计、态势预测、智能关键预警与爆炸避灾联动决策关键技术研究。并且基于分布式微服务架构对平台进行瓦斯爆炸预警消息发布,动态监测等功能,实现数据可视化展示灾害数据,以及各功能的协同管理与决策。