1.一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟s1，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的內(nèi)容包括：添加高斯噪聲以增強(qiáng)數(shù)據(jù)魯棒性，以及歸一化處理將數(shù)據(jù)映射到合適區(qū)間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟s2，提取的關(guān)鍵特征包括：瓦斯放散初速度、煤層堅(jiān)固性系數(shù)、瓦斯含量、瓦斯解吸含量和開采深度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟s2，使用統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行相關(guān)性分析的方法包括：遞歸特征消除法，基于pinn模型性能逐步剔除不重要的特征；以及主成分分析，通過(guò)降維提取主要特征，減少特征維度的同時(shí)保留關(guān)鍵信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟s3，關(guān)鍵物理方程包括：應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系、瓦斯吸附-解吸平衡、滲透率動(dòng)態(tài)模型和地應(yīng)力平衡方程。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟s4，pinn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、多個(gè)隱藏層和輸出層；
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，pinn模型預(yù)測(cè)公式為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，其特征在于，pinn模型的綜合損失函數(shù)為將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的損失函數(shù)和物理驅(qū)動(dòng)的損失函數(shù)加權(quán)求和，具體為：
9.一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，基于權(quán)利要求1-8任意一項(xiàng)所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、特征工程模塊、模型構(gòu)建與訓(xùn)練模塊，以及預(yù)測(cè)模塊；
10.一種處理終端，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-8任意一項(xiàng)所述的一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法。