基于LDA和ARIMA模型的煤矿安全隐患数量预测研究

随着煤矿隐患排查系统不断完善，煤矿企业积累了大量安全隐患数据。针对煤矿海量安全隐患历史数据，提出用LDA模型与ARIMA预测模型来深入挖掘煤矿安全隐患文本信息的方法。以某煤矿近9年安全隐患信息为基础，利用LDA模型对煤矿安全隐患文本进行聚类研究后，采用ARIMA预测模型对该煤矿生产设备类的隐患数量进行趋势预测。结果表明：该煤矿易发生安全事故隐患的主题数量为14类，并确定了14类主题隐患的排查要点；同时对该煤矿生产设备类近2个月隐患数量进行了趋势预测，为该煤矿下一步的隐患治理工作提供辅助决策支持。