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。     

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.     

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。     

Laplace模型在事故预测中的应用

本文应用大数定理，建立了事故预测的Ｌａｐｌａｃｅ模型，并给出了事故发生次数的点估计，求出包含其真值的各区间，以及直值落在各个区间的概率。最后给出了计算实例。     

安全流变理论及其在煤矿事故中的应用

提出了“安全流变理论”,分析了事物“安全流变”的基本特征和理论基础 ,描述了煤矿事故的安全流变特性 ,同时指出煤矿事故的发生和发展可以用“安全流变理论”进行解释 ,进而说明“安全流变理论”是符合事物发展变化规律的。     

火灾事故发展趋势预测方法的应用研究

介绍了三种火灾事故发展趋势预测方法：灰色理论预测法、指数平滑法和马尔科夫预测法。结合贵州省1997至2006年火灾四项指标统计数据,探讨了三种预测方法对不同波动幅度数据序列的适用性;给出了贵州省未来两年火灾的发展趋势,可为当地制定正确地防止火灾发生的决策提供重要的参考依据。此外,还对每种方法在预测过程中值得注意的问题进行了讨论。     

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.     

煤矿人为事故发生可能性预测数学模型研究

研究发现，煤矿工人的冒险行为主要可以由生产条件、个人表现、工作状况及用工方式等影响因素预测，煤矿人为事故的发生可能性主要由煤矿工人的冒险行为表现预测。据此，便可建立预测煤矿人为事故发生可能性的数学模型     

我国煤矿安全生产事故的致灾因素分析

煤矿安全不仅关系到广大煤矿工人的生命财产安全、煤炭的安全开采,还关系到煤炭企业的和谐稳定.煤矿安全工作是党和政府管理社会、为人民服务的基本任务,是全面落实科学发展观、建设和谐社会的重要组成部分.首先对我国煤矿安全形势进行了分析,随后介绍了事故致因理论的发展,结合我国煤矿事故的特点运用现代事故致因理论对一起煤矿事故进行了分析,最后得出提高煤矿安全监管的措施.     

A systems approach to extraordinarily major coal mine accidents in China from 1997 to 2011: an application of the HFACS approach

This study aimed to provide a greater understanding of the systemic factors involved in coal mine accidents and to examine the relationships between the contributing factors across all levels of the system. Ninety-four extraordinarily major coal mine accidents that occurred in China from 1997 to 2011 were analyzed using the human factors analysis and classification system (HFACS). The empirical results showed that the frequencies of unsafe behaviors, inadequate regulation and failure to correct hidden dangers were the highest among five levels, 14 categories and 48 indicators, respectively. The odds ratio technique was applied to quantitatively examine the relationships between contributing factors. Various statistically significant associations were discovered and should receive greater attention in future attempts to develop accident measures. In addition, several strategies concerning the main contributing factors and routes to failure are proposed to prevent accidents from reoccurring in an organization.     

行为控制方法在煤矿放炮事故预防中的应用研究

我国煤炭行业事故频发,而人的不安全动作引起了88％的事故,因此,运用行为控制方法来约束人的不安全动作对于减少煤矿事故有着重要意义。以煤矿放炮员不安全动作为统计指标,对我国2000—2011年41起煤矿重特大放炮事故进行统计,得到16种、48个不安全放炮动作。进一步分析,发现造成这些不安全动作的原因集中在放炮员安全知识、意识、习惯,组织安全管理体系,以及组织安全文化这三方面。根据这些原因提出了系统的行为控制方法,给出了放炮员不安全动作的综合解决对策,这样企业便采取了从安全文化到放炮员不安全动作的一整套行为控制措施,从而可以有效预防煤矿放炮员的不安全动作,减少煤矿企业放炮事故的发生。     

煤矿事故隐患防控技术研究

从安全管理的理论和实践出发,在对事故隐患进行分析的基础上进行了事故隐患防控技术研究并建立了煤矿事故“五环六步”隐患防控模型。从隐患的识别、评价以及控制等方面入手,建立了基于“五环六步”防控模型的煤矿事故隐患防控技术体系,该体系中的识别子系统、评价子系统以及控制子系统分别对应“六步”中的排查、记录、汇报、整改、验收、考核等相应步骤,并制定了完备的实施步骤和管理方法。该体系在煤矿的应用表明,它不仅可明显改善煤矿的安全管理水平和提高煤矿工人的安全意识,对于更及时地发现事故隐患,更彻底地整改事故隐患有极大的促进作用。     

煤矿运输事故中不安全动作分析与控制对策

对61起煤矿运输事故进行分析,找出了32种引发事故或者造成损失进一步扩大的不安全动作。为了便于有效进行培训,将此32种不安全动作分为7类动作类型,按照出现次数高低进行排列依次是:工人违章乘车乘罐,作业场所与运输工具设计、建设、安装存在安全隐患,工人违章、错误作业,司机违章、错误作业,安全人员检修不到位,工人未确认矿车正确、完好连接,其他不安全动作。并通过总结这7类不安全动作中缺失的安全知识、安全意识和安全习惯,针对各类不同的动作,提出各自的控制对策,以减少在运输环节中人的不安全动作出现,进而控制事故发生。     

价格对中国煤矿事故的影响分析

针对我国目前煤炭产业严峻的安全形势，本文采用、统计的方法，分析了煤炭价格和产量与煤矿安全生产事故之间的相关关系，验证煤炭价格与煤矿安全生产事故的发生存在协整关系，而且煤价是煤矿伤亡事故的致因，并进一步做回归分析，并尝试从价格的角度揭示煤矿安全生产事故发生的规律。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

基于决策树模型的煤矿安全事故严重程度分析与预测

为将数据挖掘技术应用于煤矿安全管理,通过对我国1999—2015年29 000多条煤矿安全事故数据的研究,系统分析了事故发生的区域、时间、类型和企业信息等因素对事故严重程度的影响及彼此之间的相关性。通过构建决策树分类模型,在给定事故相关信息的基础上,对事故严重程度进行分类预测;基于数据类别不平衡的特点,采用欠采样的抽样方法,同时利用梯度提升的组合分类器来提高分类精度。结果表明,采用的数据挖掘模型在预测不同严重程度的事故上均达到了较高精度。     

2014年我国煤矿事故统计与规律分析

为了更深入地研究我国煤矿事故的一般性规律,基于2014年我国煤矿事故数据,采用数理统计的方法对煤矿百万t死亡率、事故区域、类型、月份、时间段、诱因6个维度进行了研究.结果表明:湖南省、重庆市煤矿事故发生频率较高,贵州省瓦斯事故发生频率较高;瓦斯事故、顶板事故是导致人员伤亡的主要事故类型,瓦斯爆炸是煤矿瓦斯事故的主要类型;8月煤矿事故情况较为严重;10:00-11:59是煤矿事故频发时间;违章作业是导致煤矿事故发生的主要诱因.同时,针对煤矿事故发生规律提出了相应的对策措施.     

Research on 10-year tendency of China coal mine accidents and the characteristics of human factors

The trend of China coal mine accidents in the latest 10 years was studied and the human factors in these accidents were analyzed by multi-dimensional statistic analysis. It shows that the number of major coal mine accidents and the death toll in the accidents were decreasing steadily, while sporadic death accidents still accounted for the largest percentage of deaths. Gas outburst accidents, gas explosion accidents and mine water accidents remained the major part of the whole story and subject to close attention. Among the causes of these accidents, human factors accounted for 94.09%, of which intentional violation, mismanagement and defective design accounted for 35.43%, 55.12%, 3.54% respectively. Improper operational and management practices in which the safety system, procedures and specifications were neglected or broken were still key roots of China coal mine accidents.