煤矿事故预测的指数平滑-BP神经网络混合模型研究

为准确预测煤矿未来安全生产形势,采用指数平滑法、BP神经网络模型对我国1991~2010年煤矿死亡人数进行建模研究。在分析两单一模型预测结果后进一步采用指数平滑-BP神经网络混合模型对原数据进行分析,结果表明混合模型泛化能力强,预测精度高,更加符合煤矿事故发展的特点,适用于对煤矿死亡人数的预测。并应用该混合模型对2014年及未来五年的煤矿死亡人数进行预测和分析,为煤矿安全管理提供理论依据,有助于最大限度地减少事故的发生。     

基于灰色Elman神经网络的煤矿事故预测

随着煤炭工业的快速发展，煤矿事故频繁发生，安全生产形势依然严峻。针对煤矿事故的特点，根据我国1998～2007年煤矿事故数据，将灰色预测模型GM（1，1）与Elman神经网络预测模型相结合，建立煤矿事故预测模型。结果表明，灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型，符合煤矿事故的特点。由此可对煤矿事故进行科学的预测与分析，为安全管理提供依据，以最大限度地减少事故的发生。     

基于灰色预测法和指数平滑法预测研究新疆安全生产事故

采用灰色预测法和指数平滑法,分析新疆2010年~2015年安全生产死亡人数发展趋势。两种预测方法的结果均显示,新疆安全生产事故死亡人数呈缓慢下降趋势,并以2010年~2012年实际数据的验证,灰色预测法的误差在7.1%以内,指数平滑法误差在5%以内。指数平滑法预测精度略高于灰色预测法。     

基于ARIMA的安全生产事故预测与实证研究

为了减少企业安全管理者在生产作业中由于不确定性导致错误决策所产生的风险,在企业历年安全生产事故数据基础上进行预测具有一定的现实意义。以某企业2008年至2011年的安全生产事故次数时序数据,采用EViews 5统计分析软件,基于ARIMA时间序列预测模型更加关注对事故发生是否平稳而相对于其他预测模型更关注于趋势研究的良好特点,建立安全生产事故ARIMA时序预测模型,并对2012年的安全生产事故发生次数进行预测,通过效果检验发现该模型预测结果基本上能够反映该企业安全生产事故发生的实际情况。通过ARIMA方法在某企业安全生产事故预测具体案例的实现,是对现有安全生产事故预测方法的补充和完善,可为企业安全管理和决策提供一定的指导。     

基于B/S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现

为了使煤矿管理者能直观便捷的掌握事故的相关信息,事先掌握煤矿安全状态的优良,利用B/S模式和灰色预测理论,针对煤矿事故统计数据,建立了灰色预测模型,并分析验证灰色预测模型应用于煤矿事故预测的可靠性.最后,以c语言为基础编程语言,利用Visual Studio2010和SQL server 2008软件设计和开发了煤矿事故预测模块,实现了煤矿事故在线管理与预测功能的可视化.     

贝叶斯动态模型在煤矿事故预测中的应用研究

随着我国煤炭工业的快速发展,煤矿安全生产形势趋于好转,煤矿各类事故死亡人数逐年下降,但是煤矿事故总量仍然很大。在分析了贝叶斯动态模型特点的基础上,依据2001~2013年我国煤矿事故百万吨死亡率数据,分别运用贝叶斯常均值模型和一阶多项式模型,对历年煤矿百万吨死亡率进行样本训练和残差分析,并对2014年煤矿百万吨死亡率进行预测。结果表明,贝叶斯动态模型可适应煤矿事故的特点并用于煤矿事故进行科学的预测,其一阶多项式模型具有较高的预测精度,研究方法及结果可为煤矿监管部门及企业的安全管理决策提供借鉴。     

美国通用航空飞行事故短期预测的时序外推分析模型

基于类推原理对美国通用航空飞行事故的统计数据进行分析研究,探求事故和趋势的内在规律.收集整理美国通用航空1990—2009年的历年飞行事故统计数据和1999—2005年8个飞行阶段的事故统计数据,运用二次指数平滑法分别对两组数据进行分析,建立事故预测的时序外推分析模型,采用经验试算和递推分割法确定平滑指数值,使用代替法和历史数据加权平均法确定预测初始值,提高预测精度.结果表明:模型对历年飞行事故的预测相对误差小,精度高,并与历年实际观察值的趋势相一致；虽然对各飞行阶段的预测在爬升、盘旋两个阶段出现了波动,但预测趋势符合实际趋势.最后分析美国通用航空飞行事故趋势下降的首要原因为美国联邦航空局一直在小型机场推进“小飞机运输系统”,同时要求制造商生产出配备自动驾驶仪表的全天候飞行飞机.而部分驾驶人员飞行操作技能不熟练和飞行计划准备不当是近年美国通用航空事故发生的次要原因.     

事故预测数学模型的研究与实践

依据收集统计的、真实可靠的事故数据,运用数学方法及建立的多种事故预测模型,在工作中理论与实际相结合,提出并建立了事故预测数学模型,给出具体方法与步骤,以及应用中应遵循的原则和规律,从而做到对将来发生的事故未卜先知,用以指导安全生产活动,预防事故发生。同时,根据我国近18年来各类事故死亡人员的数据建立事故预测数学模型,并运用确立的最佳事故预测数学模型而预测出的事故数据,探讨我国伤亡事故发生的趋势。     

改进欧拉法的GM(1,1)模型及其在非煤矿山事故预测中的应用

通过对GM(1,1)模型中的微分方程使用数值算法求解,提出一种改进欧拉算法GM(1,1)模型.将此模型应用于我国非煤矿山事故预测中,并且对改进模型的预测数据及结果与原始模型进行了比较,表明该预测模型提高了预测精度,验证了模型的可行性,并对我国非煤矿山事故发生趋势做出统计学的判断.该模型可以精确的预测近期的一些数据,而长远的预测则为一种趋势的反映.     

我国煤矿行业安全生产预警指数模型研究

采用1982-2012年的煤矿安全生产指标数据资料,应用Hodrick-Prescott滤波法对其进行趋势分解,分析了我国煤矿安全生产的长期发展趋势和周期规律,采用安全生产指标的同比指数作为预警指数,应用二次指数平滑法对预警指数进行短期预测,并设定了预警指数模型的警限和警度,最终建立了煤矿安全生产预警指数模型。模型的运行结果表明,煤矿事故死亡人数、较大以上事故起数、煤矿百万吨死亡率和煤矿综合安全水平在今后5年内趋势向好,但仍有上下波动的可能。预警指数模型的建立及其运算结果对煤矿行业安全生产对策措施的制定有一定的指导意义。     

近年来山西省煤矿事故特点及对策措施

为掌握近年来山西省煤矿事故的发生特点,基于2015年—2018年山西省煤矿事故数据并结合全国煤矿事故数据进行对比,对事故等级、类型、地点、企业性质、煤矿辖区5个维度进行统计分析。结果表明:煤炭价格与煤矿安全形势有正负影响;近年来山西省煤矿安全总体形势好于全国,但机电、运输事故频发,水害事故时有发生,需要对该类事故加强防范措施;回采工作面为事故多发地点,这与全国煤矿事故特点不尽相同;国有重点煤矿的事故起数、死亡人数均高于地方煤矿企业,这主要是由于国有重点煤矿数量多、产量大的原因。应同时努力提高员工素质,坚决落实安全责任制,实现煤矿企业的安全生产。     

Time series analysis of coal mine accident experience

This study investigates several forecasting techniques that can be useful to mine safety managers for studying mine accident rate behavior. Three time series models were studied for extrapolation of accident rates. These models are applied to historical accident incidence data from a coal mine. Further, a method is presented for evaluating the three models for the selection of an appropriate model. For this particular mine application, it is concluded that the more complex Box-Jenkins ARMA model as well as first order autoregressive model do not give better results than the simple exponential smoothing model. However, when the random variations or autocorrelations in the accident experience rates between periods are different, the models may predict differently. As such, specific models must be developed for each mine on the basis of statistical analysis of the mine accident experience data over time. Moreover, the importance of incorporating human judgement to interpret the results of statistical forecasting cannot be overemphasized. Integration of policy or operating changes, which may impact mine safety performance, with statistical forecasting techniques is essential to arrive at a realistic prediction of future performance.     

基于层次话题模型的煤矿安全事故致因要素研究

为促进安全发展,强化煤矿安全管理的科技支撑,在事故致因理论基础上,利用文本挖掘中的话题模型和创新性构建的层次致因要素话题模型,对我国2000—2015年发生的386起重特大煤矿事故调查报告进行了深入地挖掘、分析和研究。发现事故致因隐含的规律及各类事故之间的关联与共性,并进一步研究发现不同致因要素随时间的演化规律及致灾倾向,为煤矿安全管理找出重点,指导煤矿安全生产管理实践。     

煤矿本质安全特征及管理方法研究

分析国内煤矿本质安全管理研究现状及存在问题,进一步讨论煤矿本质安全的内涵。探讨近年来我国煤矿事故发生的致因与根源,指出人的行为安全是我国煤矿本质安全的主要特征。通过研究我国煤矿事故的控制管理,选择事故率作为我国煤矿本质安全判别的参考标准;分析我国煤矿生产的现状与差异,提出了对我国煤矿的本质安全性进行分类判别的思想;从深入开展煤矿安全管理理论研究、加强煤矿安全管理立法、建立煤矿安全管理标准和有效组织机制等方面提出了实现煤矿本质安全的管理策略。     

煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法及应用

为了治理煤矿生产过程中的安全隐患,遏制煤矿安全生产事故,对煤矿生产过程中的安全隐患管理进行了研究。经过梳理国内外相关文献,辨析了煤矿危险源和安全隐患的关系;结合脆弱性分析了煤矿安全隐患的风险大小,结合LEC法说明了安全隐患风险分级标准;结合煤矿生产过程的特点,提出了煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法,设计了与之配套的奖惩办法。煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法和配套的奖惩办法在南方的一个千万吨级矿井进行了应用。研究表明,该方法可以有效提高煤矿安全隐患的治理能力,提高煤矿现场的安全管理水平。     

中美煤矿安全监察执法对比研究

我国煤矿安全生产事故呈现逐年大幅度下降的趋势,对比中美煤炭百万吨死亡率,显示,我国与美国相比还存在比较大的差距。继而,通过分析中美煤矿安全监察执法的特点,发现,中美在安全监察执法、职业培训、执法人员权责、煤矿监管监察技术方面存在不同,并针对这几方面提出了进一步完善我国煤矿安全监察工作的建议,可为完善我国安全监察执法体系提供参考和借鉴。     

我国煤矿安全生产与监管中的三方博弈分析

煤炭开采是我国最大的高危行业之一，本文针对我国煤矿安全事故频繁的现状和特点，从煤矿的内部管理与政府对煤矿的监督两方面入手，深入分析了我国煤矿安全监管体制中行为原因而存在的问题，从而建立了我国煤矿安全管理中基于政府、煤矿和职工的三方博弈模型。根据博弈模型的求解结果，建立了能使三方达到均衡的加强煤矿安全生产和完善监管体制的几点建议。     

煤矿政策对安全生产影响分析及实证研究

为分析煤矿政策对安全生产中的影响,回顾1978年以来煤矿政策和安全生产状况。统计了1978—2010年我国主要的煤矿政策,分阶段分析其与煤炭产量、煤矿事故指标之间的发展变化关系,运用EViews6建立煤矿事故死亡人数与煤炭产量之间的回归模型,并进行检验修正,比较验证煤矿政策的作用效果。结果表明:1978—1991年和1992—2002年,煤炭产量对死亡人数的影响系数为397.482,事故随产量的增长而加剧,但后一时期由于政策监管等因素影响,在同等产量条件下,煤矿事故相对减少;2003—2010年,影响系数为-283.770,煤矿安全状况随煤炭产量的增长而明显好转。