基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测

为了准确预测矿山生产领域安全形势的演变趋势，考虑到实际生产中的季节性因素，本文构建了季节性WNN组合模型来预测生产事故。其中，X－12-ARIMA模型用于对安全事故时间序列进行季节性调整，分为平稳时间序列和季节性因素序列。季节因子序列每年都呈现相同的规律。利用WNN模型对平稳时间序列进行预测，然后利用乘法模型将其恢复为真实的预测序列。本文以我国煤矿安全生产为背景，以2015年至2019年煤矿月死亡人数为观测值，对2020年煤矿事故月死亡人数进行预测，并与2020年煤矿事故月死亡人数的真实值进行验证，并将几种典型的预测模型与构建的模型进行了比较分析。结果表明，我国煤矿事故具有明显的季节性特征。季节性WNN组合模型的相对误差平均值为1.1%，预测精度明显优于单一预测模型，符合我国煤矿事故的实际趋势，具有良好的预测效果。该预测模型不仅可以为安全事故的预测提供方法和指导，还可以为煤矿安全生产监督决策提供依据。