基于动态博弈的矿工不安全行为研究

针对矿工不安全行为选择的问题,首先建立安全监督检查人员与矿工间的动态博弈模型;其次分析不同情形下动态博弈的子博弈精炼纳什均衡及结果;最后实证分析验证模型的适用性,提出具有延续累积特征的激励约束机制。     

基于进化博弈论的矿工不安全行为干预研究

基于进化博弈理论,构建了"矿工-安全监管者"和"矿工-矿工"之间的博弈模型,通过对模型的求解和分析,为煤矿企业控制矿工的不安全行为,从而减少由不安全行为导致的人因事故,同时对应该注意的几方面工作进行分析探讨。     

基于计划行为理论的矿工不安全行为研究

矿工不安全行为是诱发煤矿事故的主要因素。为进一步解释和预测矿工的不安全行为,寻求有效的干预对策,基于计划行为理论(TPB),引入工作压力和风险倾向2个变量,提出了矿工不安全行为的假设模型。通过问卷调查并运用结构方程模型(SEM)探讨了不安全行为的影响因素与不安全行为之间的影响方式和影响路径,检验了假设,并针对检验结果提出了不安全行为的干预对策。研究结果可对预测和控制矿工不安全行为起到指导作用。     

基于SEM的矿工情绪智力对其不安全行为的影响研究

为了研究矿工情绪智力对其不安全行为的影响机制,引入情绪劳动策略作为中介变量;通过对300名矿工进行问卷调查,运用AMOS24.0软件构建矿工情绪智力对其不安全行为影响的最优结构方程模型。结果表明:矿工情绪智力的各维度均显著负向影响表层扮演,正向影响深层扮演;且情绪智力中自我情绪感知能力、调节情绪能力、运用情绪能力对不安全行为有显著负向影响;同时,情绪劳动策略中的表层扮演和深层扮演分别中介了矿工情绪智力对其不安全行为的影响关系。     

矿工主观幸福感与不安全行为研究

从主观幸福感视角,分析矿工不安全行为的影响因素。通过对200名矿工进行主观幸福感和不安全行为问卷调查,运用SPSS23.0软件进行描述性统计分析、相关性分析和回归分析。结果表明,矿工主观幸福感与不安全行为呈现相关关系,三个维度中的正性情感与不安全行为显著负相关(-0.252),负性情感与不安全行为显著正相关(0.566),生活满意感与不安全行为显著负相关(-0.361)。因此,煤矿管理者应该注重员工的主观幸福感,满足员工的生理和心理需求,进而减少不安全行为的发生。     

矿工情绪与安全问题研究

在实现煤矿安全生产的过程中,人的不安全行为是造成煤矿事故的主要根源。在导致不安全行为的心理因素中,矿工的情绪问题占有重要地位。本文根据马斯洛的需求层次理论,分析了煤矿安全中矿工的需求与情绪问题,并就如何满足矿工合理需求,以保持其情绪稳定和实现安全生产提出了相应的对策。     

基于效用理论的矿工不安全行为控制研究

为有效控制由于煤矿职工的不安全行为而引起的煤矿事故,利用效用理论建立了由于矿工不安全行为引起的损失函数,通过分析得到:不安全行为越多企业的损失成本越大,企业的安全操作规程越规范、对不安全行为的惩罚力度越大;不安全行为就越少,企业的损失成本越小。结合效用理论的分析结果,提出了有效控制煤矿职工不安全行为的方法及措施。     

基于SEM的矿工不安全行为形成机理研究

在分析矿工不安全行为形成原因的基础上,从内因和外因2个因素层面提出假设,构建矿工不安全行为形成机理初步模型。运用结构方程对矿工不安全行为形成机理初步模型进行验证,最终得到矿工不安全行为形成机理的最终模型,并进一步探寻了矿工不安全行为的形成机理。总结提出矿工不安全行为的3条发生路径,为矿工不安全行为的有效预防和控制提供了理论依据和支撑。通过研究进一步揭示矿工不安全行为发生规律,制定更有针对性的不安全行为防控措施。     

基于长短期记忆网络的矿工不安全行为研究

矿工不安全行为的出现是复杂的非线性动力过程,为预测不安全行为时间序列,选择具有"记忆"功能和解决梯度消失问题的长短期记忆网络。使用TensorFlow下Keras搭建基于长短期记忆网络的不安全行为时间序列预测模型,使用A、B煤矿2年共3 405条不安全行为序列数据进行模型训练和测试,根据交叉验证集选择最优参数。实验结果表明:构建的4个时间序列预测模型最小的平均绝对误差为0.080 7,最大的平均绝对误差为0.333 5,能够很好预测煤矿未来一定时间段内的不安全行为。     

基于行为安全理论的矿工不安全动作管理APP研究

为转变传统闭环检查监管不安全动作的管理模式,解决煤矿不安全动作管理信息化技术中存在的缺少与行为安全理论的结合、无法挖掘不安全动作产生机理、无法有效统计分析不安全动作数据等问题,基于行为安全理论与瑞士奶酪模型(SCM),在验证某煤矿不安全动作管理情况与上述理论相容性的基础上,通过应用Android系统平台、JAVA编程语...     

矿工不安全行为预控方法的研究

 目前,煤矿工人的不安全行为是导致我国煤矿事故发生的重要致因。论文完成大量现场实验和数据采集工作,并对矿工不安全行为进行了预测分析,进而为实验企业设计了一套综合性的不安全行为改善方案,有针对性地引导人们避免不安全行为的发生。与现有管理模式结合开展了一年的验证性研究,数据表明方案可改善企业本质安全程度和安全行为水平。     

矿工不安全行为预控模型的构建与研究

为了寻求引起不安全行为个体因素之间的关系,采用《行为安全性测评量表》对某矿业公司员工进行测试,构建了不安全行为预控模型,并通过多种拟合指标的测试证实具有良好的拟合度。结果表明,技术水平、管理方式、隐患识别、隐患容忍等均直接作用于矿工行为;安全理念和管理方式还可通过改善矿工的隐患识别、隐患容忍,间接作用于矿工行为。管理方式对行为作用比较复杂,对行为直接显现为负作用,但对提升隐患识别和隐患容忍为正作用,所以进行不安全行为改善方案设计时,管理方式的选择需结合企业实际具体分析。     

矿工情绪与安全间题研究

在实现煤矿安全生产的过程中，人的不安全行为是造成煤矿事故的主要根源。在导致不安全行为的心理因素中，矿工的情绪问题占有重要地位。本文根据马斯洛的需求层次理论，分析了煤矿安全中矿工的需求与情堵问题，并就如何满足矿工合理需求，以保持其情绪稳定和实现安全生产提出了相应的对策。     

基于SEM矿工组织支持感与不安全行为关系研究

为提升煤矿安全管理水平,减少矿工的不安全行为,基于社会交换理论和计划行为理论,提出以行为意向作为中介变量,矿工组织支持感与不安全行为的假设模型。选取山西某地方煤矿为研究对象,收集该煤矿205名井下矿工调查问卷,运用结构方程模型(SEM)验证假设。结果表明:组织支持感各个维度对矿工不安全行为均有显著影响,并且矿工行为意向在两者之间起一定的中介作用。在安全管理中,煤矿企业可通过提高矿工组织支持感,干预矿工的不安全行为意向来降低矿工的不安全行为。     

基于层次分析法的矿工不安全行为后果严重程度研究

为了有针对性地防控矿工不安全行为,将煤矿井下常见的不安全行为进行分类,确定了由7个一级因素21个二级因素构建的矿工不安全行为后果严重程度层次分析法(AHP)模型,利用MATLAB软件计算得出各因素的权重排序,确定了各类不安全行为后果的严重程度。结果表明:一通三防方面的不安全行为所导致的后果最为严重,机电检修、掘进作业、爆破作业和综采作业方面的不安全行为所导致的后果较为严重,而辅助运输和胶带运输方面的不安全行为所导致的后果严重程度较轻。     

基于网络结构模型的矿工不安全行为影响因素研究

为量化分析矿工不安全行为的影响因素,从个体因素、群体因素、自然环境等5大方面建立不安全行为评价指标体系,采用网络层次分析法(ANP),构建影响因素的网络模型,运用超级决策(SD)软件,计算出二级指标的综合权重。结果表明,心理因素、安全氛围、合作氛围和知识水平是影响矿工不安全行为的4个关键因素,需要煤矿企业重点关注和干预。     

基于知识图谱的国内矿工不安全行为研究综述

鉴于矿工不安全行为是煤矿事故发生的主要致因,以CNKI中检索得到的389篇论文作为数据样本,采用文献计量法和Citespace数据可视化分析工具,通过时间分布揭示领域的阶段发展;通过期刊及期刊领域分布明确领域发文倾向及应用重点;通过作者、机构出现频率及其合作网络确定领域核心作者、机构,揭示研究核心团队和机构间关系;通过高频关键词共现分析揭示领域研究重点和发展脉络。