《基于动态数据驱动的煤矿瓦斯灾害预测技术研究》提出了一种基于自相关分析方法与灰插值理论相结合的插值算法，为监测数据预处理提供了支持；针对井下多传感器监测数据的冗余性和矛盾性，提出了一种改进的分批估计方法进行融合处理，以提高瓦斯监测的准确性；构建了一种基于GMAR模型的在线瓦斯异常检测算法，可以检测短时间内瓦斯状态的异常突变；在上述成果的基础上，研究了基于决策融合技术的井下瓦斯危险性预测与评价模型，从而为井下瓦斯状态预测提供了决策支持。《基于动态数据驱动的煤矿瓦斯灾害预测技术研究》适合于高等院校计算机专业和安全工程专业的高年级本科生、研究生、教师以及相关领域的科研工作者使用。