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中国矿业大学安全科学与应急管理研究院院长李爽教授团队针对传统煤自燃温度预测模型预测精度不足的问题，提出一种基于非线性参数控制、动态惯性权重以及灰狼社会层次的改进灰狼优化支持向量回归煤自燃温度预测模型。改进后的灰狼算法具有更强的全局搜索能力、较快的收敛速度和较好的稳定性，所提出的预测模型在准确性和稳定性方面均具有较强优势，能够为煤矿煤自燃火灾智能预测预警提供较好的决策参考。

该研究《Prediction of coal spontaneous combustion temperature based on improved grey wolf optimizer algorithm and support vector regression 》被能源领域顶级期刊Fuel录用。Fuel是国际公认的能源领域顶级期刊，主要发表能源和燃料方面的原创性研究成果，最新影响因子8.035，中科院最新SCI分区显示该期刊为工程技术类1区TOP期刊。

团队介绍

中国矿业大学安全科学与应急管理研究院李爽教授团队作为国内安全与应急管理研究的领先团队，创新研究出安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制的理论体系和实施方法，把安全双重预防机制拓展为涉危行业的通用安全管理方法，牵头起草多个双重预防机制行业标准、地方标准和企业标准，成功指导全国千余家企事业单位建设安全双重预防机制。

团队坚持在服务经济社会发展中找准定位，多年来，持续聚焦安全生产与应急管理领域，在安全科学研究、安全监管模式、智慧安全管理、应急管理体系及智能矿山建设等方面不断创新，研发的灾害综合防治系统、智能双重预防管控平台、应急管理系统、安全双重预防信息系统等成果，已应用于山东、山西、陕西、安徽、河南、河北、新疆、内蒙、宁夏等九个省和自治区的超过1500家单位，助力政府精准决策，提升企业安全管理水平。

来源：中国矿大安全科学与应急管理研究