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国内刊号：50-1062/TD
国际刊号：1008-4495
发布日期:
作者：杨静, 蔡峰, 封居强, 朱美静, 周夏冰, 殷静雯
关键词：煤矿, 安全事故, 统计分析, 灰色神经网络, 事故预测, 对策
为了有效地减少煤矿安全事故发生，制订科学的预防灾害措施，以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本，通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析，研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机电、火灾和其他事故发生起数作为样本数据，构建灰色神经网络在线预测模型，并基于2021年数据进行验证。结果表明，一般事故最多，其次是较大事故和重大事故；顶板、运输、机电和其他事故起数整体呈现上升趋势，顶板事故最多；灰色神经网络模型平均相对误差和均方根误差分别为0.161和2.902，与灰色模型相比分别降低了0.234和2.945。因此，采用灰色神经网络模型对煤矿安全事故进行预测的精度更高、稳定性更好。
来源：2023年第5期
《矿业安全与环保》期刊编辑部
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