一种矿井需风量智能预测方法及系统

本发明公开了一种矿井需风量智能预测方法及系统，包括：S1:部署多源传感器采集矿井需风量状态数据；S2:基于矿井需风量状态数据构建智能流态演化模型，通过智能流态演化模型获取最佳优化参数；S3：基于矿井风流环境构建一个动态图网络，将动态图网络与最佳优化参数结合进行矿井风流时空演化建模，根据建模结果捕捉矿井需风量数据中的最佳突变状态数据；S4:基于深度时空卷积网络引入动态卷积核形变机制优化本体网络，将最佳突变状态数据作为深度时空卷积网络输入，输出最佳预测策略数据，显著提升模型对瓦斯涌出、风机故障等不同突变类型的特征提取效率与预测精度。