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| 基于模糊信息粒化的矿业安全生产态势区间预测* | |
| 作者姓名： | 吴孟龙 叶义成 胡南燕 王其虎 李文 江慧敏 |
| 作者单位： | 1 武汉科技大学 资源与环境工程学院,湖北 武汉 430081;2 武汉科技大学 湖北省工业安全工程技术研究中心,湖北 武汉 430081 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助(51704213); 中央引导地方科技发展专项(2019ZYYD060)。 |
| 摘 要： | 为提高矿业安全生产态势的预测精度,针对单一预测模型对非平稳非线性时间序列预测精度低、模型选择困难等问题,提出一种基于模糊信息粒化(FIG)的矿业安全生产态势区间预测模型。首先,将矿业安全生产态势时间序列映射为L、R、U等3个粒化参数序列;然后,采用差分自回归滑动平均(ARIMA)模型预测模糊粒子序列中的线性部分,得到非线性残差序列;最后,将非线性的残差序列作为输入变量建立支持向量机(SVM)模型,将ARIMA模型的预测结果与SVM模型的残差序列预测值叠加,得到矿业安全生产态势时间序列的区间预测值。结果表明:用21组测试集样本验证基于FIG的区间预测模型的精度,得到L、R、U参数值的平均相对误差分别为10.834 57%、 20.207 90%、0.651 97%;基于FIG的矿业安全生产态势区间预测模型拟合效果优于ARIMA和SVM,精确度较高且区间范围较为合理。 |
| 关 键 词： | 差分自回归滑动平均(ARIMA) 模糊信息粒化(FIG) 支持向量机(SVM) 矿业安全生产态势 区间预测 |
| 收稿时间： | 2021-06-18 |
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