基于决策树模型的煤矿安全事故严重程度分析与预测

发布时间：2018-05-20 05:49

  本文选题：安全管理工程 + 煤矿安全事故　； 参考：《安全与环境学报》2017年02期

【摘要】：为将数据挖掘技术应用于煤矿安全管理,通过对我国1999—2015年29 000多条煤矿安全事故数据的研究,系统分析了事故发生的区域、时间、类型和企业信息等因素对事故严重程度的影响及彼此之间的相关性。通过构建决策树分类模型,在给定事故相关信息的基础上,对事故严重程度进行分类预测;基于数据类别不平衡的特点,采用欠采样的抽样方法,同时利用梯度提升的组合分类器来提高分类精度。结果表明,采用的数据挖掘模型在预测不同严重程度的事故上均达到了较高精度。
[Abstract]:In order to apply data mining technology to coal mine safety management, through the study of more than 29,000 coal mine safety accidents data from 1999 to 2015 in China, the region and time of accidents are analyzed systematically. The influence of type and enterprise information on the severity of the accident and the correlation between them. The classification model of decision tree is constructed to predict the severity of accidents on the basis of given accident information, and the sampling method of under-sampling is adopted based on the unbalance of data categories. At the same time, the combined classifier with gradient lifting is used to improve the classification accuracy. The results show that the data mining model is accurate in predicting accidents of different severity.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;国家安全生产监督管理总局信息研究院;
【分类号】：TD771

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本文编号：1913428