【摘 要】
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为定量研判及预测矿井水害灾情，提出了一种基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测新方法.在水害发生之前，以矿井突（透）水危险性评价理论为基础，分析可能发生的矿井突（透）水灾害，数值模拟仿真矿井水害灾情演变过程，利用聚类分析、随机森林和强化学习等机器学习方法分析灾情演变规律，构建灾情研判模型；在矿井水害发生后，基于物联网监测、人工观测等获取矿井水害局部灾情多源数据，研判矿井整体淹没情况，回归分析灾情变化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41877186）； 国家自然科学青年基金项目（42202274）；
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为定量研判及预测矿井水害灾情，提出了一种基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测新方法.在水害发生之前，以矿井突（透）水危险性评价理论为基础，分析可能发生的矿井突（透）水灾害，数值模拟仿真矿井水害灾情演变过程，利用聚类分析、随机森林和强化学习等机器学习方法分析灾情演变规律，构建灾情研判模型；在矿井水害发生后，基于物联网监测、人工观测等获取矿井水害局部灾情多源数据，研判矿井整体淹没情况，回归分析灾情变化特征，预测灾情演变趋势，服务于矿井水害应急救援与处置.以北辛窑矿作为示例，论证了基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测方法的可操作性与有效性.
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