基于无偏灰色模型的煤矿火灾死亡 人数精准预测及应用研究

针对我国煤矿火灾事故死亡人数预测方法空白的问题,基于无偏灰色理论,建立了煤矿火灾事故死亡人数预测模型,以2010-2016年全国煤矿火灾死亡人数为基础数据进行预测,结合2017-2018年煤矿火灾数据,对传统GM(1,1)模型与无偏灰色模型进行对比分析,并进行后验差检验。结果表明:无偏灰色预测模型能够精准预测煤矿火灾死亡人数,2019年我国煤矿火灾事故死亡人数将降低至10人以下。     

基于改进无偏灰色马尔科夫模型的煤矿事故死亡人数预测

在传统灰色模型和马尔科夫理论的基础上,根据新信息优先原理,构建维新无偏灰色马尔科夫模型。以我国2003年~2011年煤矿事故死亡人数为基础,预测2012年~2016年煤矿事故死亡人数,并与传统模型预测结果进行对比分析。     

基于灰色系统理论的我国煤矿瓦斯事故预测研究

以2005—2015年我国煤矿瓦斯事故为研究对象,应用灰色系统理论,建立全国煤矿瓦斯事故死亡人数的GM(1,1)灰色预测模型,对我国煤矿瓦斯事故进行预测,得出瓦斯事故死亡人数的变化曲线。结果表明,近年来我国煤矿瓦斯事故死亡人数急剧降低,符合我国煤矿行业的发展趋势。     

基于无偏灰色马尔科夫模型的煤矿事故死亡人数预测

寻找煤矿事故死亡人数的规律并有效的预测死亡人数,对制定有效的措施预防安全事故,减少人员伤亡具有重要意义。以2008-2013年的煤矿事故死亡人数数据为基础,利用无偏灰色马尔科夫模型预测2014年煤矿事故死亡人数,预测结果与实际数据的相对误差仅1.92%。最后利用该模型预测2015年煤矿事故死亡人数,最终预测结果为663人,这个结果符合我国煤矿近几年来的发展趋势。     

我国煤矿事故死亡人数组合预测及行业比较

为了找出煤矿事故死亡人数在我国各行业事故死亡人数中所占比重,对我国各行业事故死亡人数进行了对比。运用GM(1,1)灰色预测模型和多项式拟合模型分别对煤矿事故死亡人数进行了预测,并基于预测平均百分比误差最小的原则,计算了两种预测方法的组合预测权重系数,得到组合预测的结果。分析表明:近年来我国煤矿事故死亡人数在显著减少,但在各行业事故死亡人数中所占比例仍然较大;在未来2年内煤矿事故死亡人数还会进一步下降;组合预测模型的预测结果准确度更高,可用于各种有变化趋势数据的预测。     

利用灰色马尔可夫模型预测煤矿安全事故

在煤矿事故死亡人数灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论,建立了煤矿事故灰色马尔可夫预测模型,该模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,不仅提高了波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围。实例证明灰色马尔可夫模型预测精度明显高于灰色GM（1,1）残差修正模型预测精度,从而说明灰色马尔可夫模型预测煤矿事故死亡人数的发展规律是可行有效的。     

灰色系统理论在煤矿安全生产状况预测中的应用

以我国煤矿行业的实际资料为依据,应用灰色系统理论分别建立年产量和百万t死亡率的灰色预测模型,并进行精度检验,预测模型精度较高。用建立的灰色预测模型,对我国煤矿的安全生产状况进行预测,得出我国煤矿年产量和百万t死亡率的变化曲线。结果表明,我国煤矿年产量呈上升趋势,百万t死亡率呈下降趋势,符合我国煤矿行业的大体发展趋势。     

基于灰色系统理论的煤矿安全生产形势预测

以我国煤矿安全生产形势预测为研究目的,介绍了灰色系统理论GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型群等预测模型,应用这3种模型对我国2000年至2009年的煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率分别进行了数据拟合.通过后验差检验和误差分析,等维新息GM(1,1)模型群对煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率具有较高的数据拟合精度,平均相对误差分别为2.86%和2.92%.应用等维新息GM(1,1)模型群对我国煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率进行预测,结果表明:煤矿安全生产形势将持续保持好转态势;煤矿安全生产事故死亡人数以平均每年16.9%的速度下降,到2015年将下降到900人以下;百万吨死亡率以平均每年22.7%的速度下降,到2015年将下降到0.2以下;同时反映了未来煤炭产量将继续保持增长趋势.     

基于灰色GM(1,1)模型的煤矿安全事故灾变预测及算法

煤矿由于自身的生产特点,安全事故比较突出,我国煤矿事故死亡人数是世界上主要产煤国煤矿死亡人数的4倍以上。文章运用灰色预测法对某煤矿的安全事故死亡事故频率(FAFR)进行灾变预测,判断该煤矿下一个职工死亡事故频率高峰期出现的时间,并给出相应的算法,为制定完善的煤矿安全政策及煤矿安全预警控制系统提供决策依据。     

矿山安全避险“六大系统”实施和发展

<正>我国是采煤大国,也是消耗煤炭数量最多的国家;在一次能源生产中,煤炭的耗量达70%以上。煤矿企业的高效生产和从业人员的安全,是国民经济发展和人民社会生活的重大问题。我国煤矿约80%以上是井工矿山,其开采矿井具有灾害因素集中、人员活动与逃生空间受限、多种致灾条件共存的特点,探索和构建科学的安全工程,具有重大意义。"六大系统"工程构建我国是世界上矿难发生最频繁的国家之一。据统计,近年来我国因矿难死亡的人数占全球矿难总死亡人数的50%左右,是工业发达国家的     

煤矿事故的分析和预防对策的研究

煤矿生产和其他行业不同,属于高危和高风险行业,稍有不慎就会酿成重大事故。首先统计了近11年我国煤炭总产量,表明煤炭产量明显呈增长态势。接着针对当前我国煤矿安全生产现状,对煤矿事故的起数、死亡人数和百万吨死亡率进行了统计分析,研究表明我国煤矿安全状况有了一定程度的改善,事故死亡人数不断降低。然后依据事故致因理论分析了我国煤矿事故发生的原因。最后提出了相应的预防措施,对提高煤矿安全管理水平、实现煤矿安全生产有一定的指导作用。     

某矿山事故伤亡率的灰色预测

利用灰色系统理论，建立了某矿山事故伤亡率的GM(1，1，)动态预测模型，对其今后几年的事故伤亡率进行灰色预测，并引用缓冲弱化算子，提高了预测精度。结果表明该模型的建立是正确的，并具有一定的实用价值。     

煤矿城市土地生态安全评价与预测——以山西省朔州市为例

煤矿城市面临着煤炭资源开发过程中带来的生态环境恶化问题。本文以山西省朔州市为例,选取2005~2015年统计数据,基于压力-状态-响应(PSR)框架选用多因素综合指数法进行生态安全评价,选用灰色关联度来反映煤炭开采与其他因素之间的关联性,选用GM(1,1)模型预测2016~2020年生态安全指数,引入障碍度模型分析影响生态安全指数的显著因子。结果表明:朔州市2005~2015年生态安全指数呈下降趋势,生态安全等级由较安全下降为临界安全。2016~2020年生态安全指数将短暂小幅上升后迅速下降,生态安全等级由临界安全下降为不安全。煤炭资源开采对研究区其他生态安全评价指标影响显著。主要障碍因子由固体废弃物综合利用水平和经济因素转变为煤炭开采量、固体废弃物、工业废水、生态环境资金投入和土地复垦率。通过分析反映和预测朔州市生态环境状况,为制定资源开发、环境保护和土地复垦措施,构建生态安全保障体系提供有益参考。     

煤与瓦斯突出事故破坏性的灰色预测

以我国2005-2010年煤与瓦斯突出事故死亡人数为依据,建立灰色GM(1,1)预测模型。以死亡人数作为事故破坏性的指标,预测突出事故的破坏性和发展趋势。预测结果表明:2011年、2012年及2013年我国煤与瓦斯突出事故可能死亡人数分别为224人、222人和219人,破坏性与2010年的227人相比分别降低1.3%,2.2%,3.5%。     

Application of computational intelligence platform in coal and gas outburst prediction

The present situation of lacking fast and effective coal and gas outburst prediction techniques will lead to long outburst prevention cycles and poor accurate prediction effects and slows down coal roadway drive speed seriously. Also, due to historical and economic reasons, some coal mines in China are equipped with poor safety equipment, and the staff professional capability is low. What’s worse, artificial and mine geological conditions have great influences on the traditional technologies of coal and gas outburst prediction. Therefore, seeking a new fast and efficient coal and gas outburst prediction method is necessary. By using system engineering theory, combined with the current mine production conditions and based on the coal and gas outburst composite hypothesis, a coal and gas outburst spatiotemporal forecasting system was established. This system can guide forecasting work schedule, optimize prediction technologies, carry out step-by-step prediction and eliminate hazard hierarchically. From the point of view of application, the proposed system improves the prediction efficiency and accuracy. On this basis, computational intelligence methods to construct disaster information analysis platform were used. Feed-back results provide decision support to mine safety supervisors.     

Disaster prediction of coal mine gas based on data mining

The technique of data mining was provided to predict gas disaster in view of the characteristics of coal mine gas disaster and feature knowledge based on gas disaster. The rough set theory was used to establish data mining model of gas disaster prediction, and rough set attributes relations was discussed in prediction model of gas disaster to supplement the shortages of rough intensive reduction method by using information entropy criteria. The effectiveness and practicality of data mining technology in the prediction of gas disaster is confirmed through practical application. Supported by the National Natural Science Foundation of China(70572070); the Liaoning Province Talents Fund Projects(2005219005); the Technology Key Project of Liaoning Province(2006220019)     

灰色关联分析在煤矿伤亡事故统计分析中的应用

 我国将煤矿事故划分为顶板、瓦斯、机电、运输、放炮、水害、火灾及其他类型事故,本文以“十一五”期间煤矿伤亡事故统计数据为基础数据,采用灰关联分析法,通过求解灰关联度得出顶板、瓦斯、运输事故是煤矿事故的主要灾害类型,对煤矿事故死亡人数影响较大,该结论与图表统计法的结论一致,为灰色系统理论在煤矿安全管理领域的应用提供了新的研究思路。     

瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

为了减少瓦斯事故给煤矿生产带来的损失,本文在灰色模型预测煤矿瓦斯涌出量的基础上,结合神经网络理论,构建了灰色-RBF网络模型,充分利用灰色模型的"小样本、贫信息"的预测特点及RBF神经网络自学习、自适应能力特点。首先使用灰色模型对瓦斯涌出量进行初步预测,然后建立RBF网络模型进行再次预测,得到瓦斯涌出量的最终预测值;RBF网络模型的训练和预测计算用MATLAB软件完成。通过对安徽省某矿瓦斯涌出量的预测结果对比,灰色-RBF网络模型的预测误差分别为0.325和0.221,灰色模型预测误差为2.51和2.45,结果表明灰色-RBF网络模型预测明显高于单一灰色模型预测的预测精度。为煤矿瓦斯涌出量预测提供一种预测精度高的方法。     

基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

针对煤矿瓦斯灾害的特点,提出了用粗糙集理论对瓦斯灾害进行预测.分析了瓦斯灾害特征,并建立了瓦斯灾害特征知识库,应用粗糙集理论建立了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型,讨论了瓦斯灾害预测模型中的粗糙集属性关系,采用信息熵准则对粗糙集约简方法在预测中存在的不足进行了弥补.通过实际应用,证实了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性.     

我国煤矿安全事故统计分析及预测

为分析我国煤矿死亡事故发生的规律和准确判断未来我国煤矿的整体安全生产形势,根据2009—2018年我国煤矿死亡事故统计数据,从煤矿事故发生级别、事故类型2个维度对我国的煤矿生产安全事故进行了研究。通过SPSS 25.0软件建立Brown线性趋势模型,并对我国2009—2018年煤矿百万吨死亡率进行验证,最后预测2019—2021年我国煤矿百万吨死亡率。结果表明2009—2018年煤矿事故起数和死亡人数处于持续下降趋势,我国煤矿安全形势持续稳定向好;在事故发生级别上,一般事故发生的事故起数最多,累计造成的人员死亡也是最高,其次是较大事故和重大事故,特别重大事故发生起数在2016年出现了回升,造成了大量人员伤亡,但是2017年出现回落,没有发生特大事故;在事故类型中,顶板事故发生频率最高,瓦斯事故是一次伤害造成死亡人数最多的;Brown线性趋势模型对2009—2018年煤矿百万吨死亡率验证表明,相对误差基本上都在30%以内,R^2=0.931,接近于1,均方根误差(RMSE)和正态化的BIC均较小,表明Brown线性趋势模型模型的拟合效果比较好,预测精度较高。对我国煤矿事故发生规律的研究和煤矿百万吨死亡率的预测验证分析,使煤矿企业制定完备的安全管理措施和避免煤矿事故的发生具有重要意义。