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武汉科技大学 资源与环境工程学院武汉科技大学 冶金矿产资源高效利用与造块重点实验室
为解决矿业安全生产事故预测过程中的不确定性和随机性问题,提出了一种矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测模型。采用小波变换将矿业安全生产事故时间序列分解为一组高频信号序列和一组低频信号序列,采用样本熵重组子序列,并将其映射为包含Low、R、Up共3个参数的窗口化的时间序列;运用模糊C均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对窗口化的时间序列进行预测,得到矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测结果,并用6组测试样本验证模型的预测精度。结果显示:R值和Up值测试样本序列的平均相对误差分别为17.737 1%、8.771 2%,表明矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测模型精确度较高且区间范围较为合理,可以为矿业安全决策提供理论依据。
安全生产事故模糊预测区间预测小波变换模糊信息粒化模糊C均值聚类时间序列
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