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本文主要应用商空间的相关理论对煤矿安全生产进行预警。文中针对煤矿中与安全生产相关的多属性时间序列点,对其时间序列从多个粒度层次分析处理,采用构造性神经网络（覆盖算法）建立分类网络模型,并使用不同粒度的实验数据训练该网络。之后使用灰色马尔科夫链对多变量时间序列的各个特征属性分别进行预测。最后,使用这些预测值在覆盖算法建立的分类模型上进行预测实验（煤矿警报预测）,并取得了很好的预测效果。