煤矿事故预测方法的实现与改进

王 磊

湖南安全技术与职业学院，湖南长沙 410151

煤矿事故预测方法的实现与改进

王 磊

湖南安全技术与职业学院，湖南长沙 410151

对煤矿事故进行预测，能够为各级监管部门进行安全监管监察提供科学决策的依据。在煤矿预测中最常用的是直观预测法、指数平滑法和灰色预测法。采用C#平台中的Chart开源控件结合C语言实现预测算法，将这些预测结果在图形图表中显示出来。用户根据需要设置参数获取预测的数据，在三次指数平滑法中，由系统根据标准误差（SDE）自动生成最佳的平滑指数，辅助用户设置参数。设置致害因素、时间、地点信息等数据，系统反馈给煤矿安全生产管理人员直观的可视化数据，帮助其管理和组织煤矿安全监管工作。对3种预测方法的预测效果进行比较，结合煤矿安全生产管理人员的工作经验，能够较好地指导煤矿安全生产工作。

煤矿事故预测；三次指数平滑法；标准误差

在煤矿安全生产管理中，如何有效运用安全生产管理的资源，减少安全生产事故是煤矿安全监管工作人员首要解决的问题。根据以往积累的煤矿安全生产中的事故数据，通过直观预测法、优化的三次指数平滑法和灰度预测法，对事故数据进行预测。并且将预测数据使用直观的方法在系统中显示出来，通过图像的直观反映，给管理人员直观的影响，并且管理人员能够将自己所需要的数据反馈给系统，能够产生对数据新的理解。根据管理人员的专业经验，结合系统给出的预测结果，能够给煤矿安全监管过程中提供很好的决策依据[1]。

本文在这里介绍如何将这些算法在C#中实现出来，并且通过Chart组建能够将数据直观的展示出来（见图1）。

1 图表生成

在系统的实施中采用了Microsoft Visual Studio的一个插件MSchart控件，是微软提供的解决图形统计和报表的一个免费控件。这个控件并不直接存在与Microsoft Visual Studio 2008中，需要开发人员在微软的官方网站上下载并安装。MSchart控件给系统开发人员提供了丰富的图表开发方法，能够参与Office文档的编辑，支持与数据库中的表进行连接。能够让开发人员将注意力关注在数据上，而不是图表的绘制。

在使用MSchart控件绘制图表时，系统主要的解决方案中最关键的是数据的连接方式。数据是形成图表的前提条件，数据库的存储如何配合图表的形成有两种方法。一种是将数据形成数组的形式，另一种是直接与数据库连接。第一种方法不适应与煤矿事故统计分析过程中对数据的要求。所以采用与数据库向连接的方法解决图表对数据的要求。源代码如下：

chart1.DataSource = MyDS_Chart.Tables[0];// MsChar绑定数据库。

chart1.Series["Series1"].XValueMember = "类型";//绑定X轴类型

chart1.Series["Series1"].YValueMembers= MyDS_Chart.Tables[0].Rows[i][0].ToString();//绑定Y轴数值。

其中MyDS_Chart是DataSet类的一个对象，chart1是MSchart类的对象。是从数据库中查找的数据以表的形式保存在MyDS_Chart中，使用Tables方法获取表与MSchart的chart1.DataSource方法绑定数据库。而后指定chart1的Series使用XValueMember和YValueMembers方法绑定X轴和Y轴。这种解决方案既能够体现ADO.NET中DataSet采用表的形式获取数据的优势，同时也能够直接与MsChar绑定形成图表，操作非常方便。

当数据存储和连接的问题解决后，可以根据MSchart类所提供的各种方法形成各种式样的图表。

2 直观预测

直观预测法对于系统的要求并不高，关键是以直观的，图形化的方式将数据展示给用户，用户结合其专业知识进行判断。可以这么说，直观预测是以人为核心的预测方法。在实现的过程中将历年的事故信息按照不同的事故类型进行累积形成图表信息。“年度安全预测”，按照事故的类型进行分类，最主要的煤矿事故有顶板、放炮、火灾、机电、水害、瓦斯和运算等[2]。统计该类型的事故在往年的某月份，总的事故数量和死亡人数。用户可以根据历年的累积数据判断一个年度内，哪个月份是事故的高发期，那个地区是事故的高发地。主要是以时间和空间两个层次进行分析。例如：通过综合历年煤矿因瓦斯所致的事故和伤亡人数进行统计，可以分析的出在湖南省上半年的3～5月和下半年的9～10月是瓦斯的集中高发时期。通过统计各地区的煤矿事故和事故死亡总数可以看到娄底市、郴州市和衡阳市是煤矿事故的多发地区。

这种直观的预测法，并不需要系统提供全面的数据资料，而且数据资料也不必进行修正，采用原始数据。最重要的是由预测者凭借个人的经验或者是专家的智慧进行直接判断。这种方法简单易行，避免了复杂的设置，便于用户使用。但是存在有很大的缺陷。将所有的数据进行累积，虽然没有丢失任何一个具体的数据，但是这是静态的分析数据，将数据的动态变化的趋势却丢失了。这种直观的预测方法并不能够体现预测的效果。

3 自适应三次指数平滑法

指数平滑法是一种根据历史数据进行预测的简单算法，可以对数据进行中短期的预测。对于煤矿事故统计分析系统而言，存储了大量的历史数据，采用指数平滑法的方法预测死亡人数是比较实用的。虽然指数平滑法在数据有趋势发展时存在预测数据滞后现象，但对于事故短期预测来说仍然具有一定的实用价值[3]。

采用三次平滑指数主要有4个步骤。第一步，确定平滑初始值。在使用三次指数平滑法算法前，首先需要估算初始值，初始值直接影响到预测值的结果，常用的方法是将前3个数据的平均值作为平滑初始值。第二步，确定平滑指数α。三次指数平滑法采用平滑指数α作为加权系数，在预测算法中非常依赖于平滑指数α的确定，所以事故预测是否成功，α值的选取尤为重要[4]。常见的选取α值的方法是根据经验，选择其中误差值最小的一项。判断误差值的方法有两种，一种是采用标准误差（SDE），另一种是采用平均绝对百分比误差（MAPE）。第三步，计算三次平滑指数。三次平滑指数的计算，是在前一次平滑的基础上在进行一次平滑计算的，也就是说二次平滑的计算是在一次平滑的基础上，三次平滑计算是在二次平滑的计算上进行的。第四步，计算预测值。当获取了平滑指数α和预测值参数后，就可以计算出预测值了[3]。

平滑指数α作为加权系数，α的误差判断要根据于实际的值，但是进行预测的时候无法构建实际的值。然而由用户自行设定α的值，用户也缺乏经验。本系统在实现过程中，采用标准误差（SDE）的方法来选择平滑指数α的值。

并且由系统自行计算最佳的平滑指数α的值，用户可以指定α的值的精度。具体的算法是：由用户确定好平滑指数α的值的精度，例如平滑指数α的值的精度为两位小数，而后根据数据从0.01开始作为平滑指数α的值，开始采用三次平滑指数计算预测值，根据已有的煤矿死亡人数的实际值，采用（1）的公式计算SDE的值。采用循环的方式计算到0.99。比较所有的α的值，取其中误差最小的作为此次三次平滑指数算法的平滑指数α。

系统实施中函数“RecommendA”计算最佳平滑指数α值平滑指数α描述如下：输入参数MyDS为已知的历年同一个月份的煤矿死亡数据，IniValue为平滑初始值，ac为用户输入平滑指数α值的精度。其中StandardDeviation函数是计算标准误差（SDE）值的。

4 灰色预测法

在煤矿事故的预测中，另一种常用的预测方法就是灰色预测法。灰色预测法是应用灰色模型GM(1，1)对灰色系统（Grey System）进行分析、建模、求解和预测的。所谓的灰色系统是指信息的明确程度，信息的明确程度分成三等：白色、黑色和灰色。白色系统为完全明确的信息，黑色系统为不明确的信息，灰色系统即为部分明确的信息。客观事物中大量存在着信息不完全的情况。或者是系统因素或参数不完全明确，因素关系不完全清楚；或者是系统结构不完全明晰，系统的作用原理不完全清晰等，从而使得客观实际问题需要用灰色系统理论来解决[5]。

在煤矿的事故统计过程中，经常存在有人为因素的干扰。数据统计的信息并非十分可靠。同时事故的伤亡人数也存在有一定的随机性。灰色预测的基本思想是将与时间有关的已知数据按某种规则加以组合，构成白色模块，最后按某种规则提高灰色模块的白化度[6]。采用灰色预测法预测煤矿事故能够避免数据的随机性，获取其本质上的规律，预测煤矿事故的发展趋势和变化状况。

图1　预测方法在C#中Chart组建上的实现

5 结论

在煤矿事故的预测过程中，最常用的预测数据是按照年度的死亡总数预测未来全年的死亡人数。用户需要预测一个年度内每个月份的煤矿事故的死亡信息，这有助于用户分析一年内那个月份是事故的高发期，以及事故的发展趋势。在系统设计时，需要获取的数据不是全年的死亡人数，而是按照月份分月进行数据的预测，例如预测2013年1月的死亡人数信息，需要获取2005年至2012年1月的死亡人数信息，其他月份的预测方法也是采用同样的方法。

在按照月份的统计数据预测死亡人数的过程中，存在数据不完善的情况。例如在分析的数据2012年的数据只有1月的数据。在预测2103年2月的数据时，就缺少了一份数据。三次指数平滑和灰色预测法可以做一段时间内的预测，调整算里的T值，可以弥补数据不连续和不完整的情况。

在煤矿事故的预测中，采用图表信息展示数据，能够帮助用户直观的了解数据的特点。预测的算法只能够起到辅助作用，帮助用户做决策，而不能够替代用户做出决策。

[1]陈娟，赵耀江.近十年来我国煤矿事故统计分析及启示[J].煤炭工程，2012（3）：1 45-147.

[2]武猛猛，钟阳.2012-2013年我国煤矿死亡事故统计分析[J].煤炭技术，2014（10）：2 96-299.

[3]朱庆明，张浩.三次指数平滑法在煤矿事故预测中的应用研究[J].中国安全生产科学技术，2012（4）：1 03-106.

[4]王国权，王森，刘华勇，等.基于自适应的动态三次指数平滑法的风电场风速预测_王国权[J].电力系统保护与控制，2014（15）：1 17-122.

[5]张爱霞，张云鹏，衣丽芬.灰色系统预测在煤矿安全事故发生趋势预测中的应用[J].河北理工大学学报：自然科学版，2010（3）：21-25.

[6]白楠，金龙哲，詹子娜.基于B_S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现_白楠[J].中国安全生产科学技术，2013（3）：113-118.

TD7

A

1674-6708（2016）171-0201-02

王磊，湖南安全技术与职业学院。