煤矿水害是矿井建设与生产过程中的主要灾害之一。突水事故给煤矿企业带来巨大的经济损失和人员伤亡。矿井突水预测是一个涉及水文地质、工程地质、开采条件、岩石力学等诸多因素的复杂问题。论文针对矿井突水这一不确定性和非线性灾害问题，建立了基于证据理论的矿井突水预测模型。主要对基于证据理论的信息融合技术在解决冲突证据、处理具有模糊性的对象和构建基本概率赋值函数等关键问题进行深入分析和研究，并利用改进的证据理论，融合矿井突水动态前兆信息，建立多场耦合的矿井突水预测模型，为矿井突水的可靠预测奠定理论和技术基础。论文针对传统冲突系数识别证据冲突存在的不足，采用pignistic变换后得到的基本概率赋值函数之间的距离，结合传统冲突量化标准，讨论了Dempster组合规则适用条件，提出了一种改进的证据组合方法。该方法通过证据之间的pignistic概率距离表示证据之间的冲突程度，将证据间的冲突程度转化成相似程度，然后求出证据之间的支持程度，并确定权重系数，最后采用Dempster组合规则合成使用权重系数调整后的基本概率赋值。数值算例表明改进的方法不仅能够处理一般冲突，而且也能解决一票否决以及鲁棒性问题，并能使组合结果收敛到正确目标且收敛速度较快，这对改善信息融合系统的性能具有重要的意义。获取基本概率赋值是应用证据理论解决工程问题最关键的一步，也是证据理论的核心问题。但由于证据理论应用背景的复杂性和多样性，使得寻求一种通用的构造基本概率赋值函数的方法一直难以较好地得到解决。论文基于广义三角模糊数，提出了一种通用的基本概率赋值构造方法。该方法利用样本数据的最小值、平均值和最大值构造单元素命题的三角模糊数表示模型，多子集命题的广义三角模糊数表示模型用单元素命题的三角模糊数表示模型的交叠部分来表示，通过广义三角模糊数的隶属度来构造基本概率赋值。该构造策略简单实用，易于计算，有广阔的应用前景。由于传统证据理论无法处理具有模糊性的对象，论文利用证据理论和模糊集的优点来表示和处理不精确和模糊的信息，将证据理论向模糊集扩展。定义了一种新的模糊集贴近度计算方法。基于新的贴近度和模糊集分解定理，定义了模糊信任函数和模糊似然函数，其计算方法不受隶属度函数“关键点”的影响，能有效获取实际焦元变化信息，对焦元的微小变化也比较敏感；基于贴近度的模糊证据组合规则可有效地获取模糊焦元的变化信息，能够处理不确定和模糊信息，合成结果更有利于目标决策，这对扩大证据理论的应用范围具有重要意义。从信息融合的角度，将本文提出的改进的证据理论应用到矿井突水水源识别和煤层底板突水量预测中，实验结果验证了本文提出的基于证据理论的矿井突水预测模型是可行的和有效的。最后，采用Windows7+Visual Studio2010Professional+SQL Server2008平台开发了基于证据理论的矿井突水预测系统，可为矿井提供准确、可靠的灾害预测，能有效提高了煤矿安全管理水平。