基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测

为了对矿山生产领域安全状况演化趋势准确预测,考虑生产实际中的季节性因素,本文构建季节-小波神经网络（WNN）组合预测模型来对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列按规律每年呈现相同规律,用WNN模型预测平稳时间序列,再按照乘法模型还原为真实预测序列。本文以我国煤矿生产安全为背景,将2015-2019年煤矿月度死亡人数作为观测值进行建模,预测2020年月度煤矿事故死亡人数,并将其与2020年煤矿事故月度死亡人数的真实值进行验证,将几种典型的预测模型与本文所构建模型对比分析。结果表明,我国煤矿事故存在显著的季节性特征,季节-小波神经网络组合预测模型的平均相对误差为1.1%,预测精度显著优于单一的预测模型,且与我国煤矿事故实际走势较为吻合,具有良好的预测效果。预测模型可为安全事故的预测提供方法和指导,也可为煤矿安全生产监管决策提供依据。