现如今随着井下煤炭量的开采深度不断加大,导致井下可能会出现煤与瓦斯突出或者微震与应力的矿井动力灾害事故发生。随着信息时代以及大数据时代的到来,开采的深入进行,数据也会不断增多,开采的难度不断增加,矿井安全灾害发生频率也随之增加,所以需要尽可能的形成一套完整的矿井动力灾害预测系统,此系统包括对数据的处理与存储,还包括对矿井动力灾害的算法高效预测。但是现如今我国这套预测技术还不是十分完善,每一个部分都不是十分完整,需要进一步对其优化。本文主要对三个方面的问题进行提出、研究与优化,第一是数据的运行速度问题,小文件过多导致对数据进行操作的时候会大量使用网络资源以及数据运算算法,会降低数据的提取工作;第二是数据的存储问题,矿井动力灾害预测中的每一个数据都是十分具有研究意义的,所以要尽可能多的大量保存数据,为了防止数据丢失,需要对数据进行副本技术改进,但是在副本技术中会发现默认的副本存储技术会导致副本的数据负载不均;第三是对矿井动力灾害的算法预测中,发现传统的预测算法不能随着样本数据的增加和维度的增加为预测提供很好的支撑,需要对预测控制算法加以优化和改进。对于所提出的三个问题采用三种不同的手段进行优化与实验验证,对于小文件的合并问题本文通过对比三种合并方法,最终选取出sequence文件方法对数据进行合并与压缩,提出碎片整理系统。对于副本存储技术的优化本文将粗糙集理论与层次分析法AHP引入其中,与默认的副本存储方法做对比,发现负载均衡有所得到解决,但这是仅仅凭借个人经验对权重进行赋值得出判断矩阵,于是将粗糙集理论与信息熵相结合得到客观的权重计算方法,但是此方法并没有与实际相结合,最终引入改进后的AHP算法,此方法与实际的作业处理重要程度相结合。对于矿井的动力灾害预测算法优化,本文引入了马氏距离替代欧氏距离,引入启发式搜索方法和K-means聚类算法,将二者相融合对改进后的马氏距离的模糊聚类算法的初始化方法进行优化,最终形成改进后的KM-FCM算法。通过对三个问题的阐述与优化,最终得出相关结论。将三个问题改进后,形成了一套整体的对矿井动力灾害的算法预测系统,优化了数据运行效率,改进了数据的副本存储机制,提升了矿井动力灾害的预测综合能力。该论文有图57幅,表25个,参考文献53篇。