基于LDA和ARIMA模型的煤矿安全隐患数量预测研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于LDA和ARIMA模型的煤矿安全隐患数量预测研究

作者

詹平刘飞翔赵嘉良
单位

山西潞安集团潞宁煤业有限责任公司华北科技学院矿山安全学院
摘要

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。
关键词

事故隐患数据挖掘文本聚类时序预测
文章目录

1 LDA模型及ARIMA预测模型构建
1.1 LDA模型
1.2 ARIMA预测模型
2 实例分析
2.1 数据集介绍
2.2 数据预处理
2.3 煤矿安全隐患文本聚类研究
2.3.1 确定主题数量
2.3.2 LDA主题模型应用
2.4 煤矿安全隐患数量预测研究
2.4.1 数据平稳性处理与检验
2.4.2 确定模型参数
2.4.3 数据拟合及检验
2.4.4 隐患预测
3 结语