王 磊

湖南安全技術(shù)與職業(yè)學(xué)院，湖南長沙 410151

煤礦事故預(yù)測方法的實現(xiàn)與改進

王 磊

湖南安全技術(shù)與職業(yè)學(xué)院，湖南長沙 410151

對煤礦事故進行預(yù)測，能夠為各級監(jiān)管部門進行安全監(jiān)管監(jiān)察提供科學(xué)決策的依據(jù)。在煤礦預(yù)測中最常用的是直觀預(yù)測法、指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測法。采用C#平臺中的Chart開源控件結(jié)合C語言實現(xiàn)預(yù)測算法，將這些預(yù)測結(jié)果在圖形圖表中顯示出來。用戶根據(jù)需要設(shè)置參數(shù)獲取預(yù)測的數(shù)據(jù)，在三次指數(shù)平滑法中，由系統(tǒng)根據(jù)標準誤差（SDE）自動生成最佳的平滑指數(shù)，輔助用戶設(shè)置參數(shù)。設(shè)置致害因素、時間、地點信息等數(shù)據(jù)，系統(tǒng)反饋給煤礦安全生產(chǎn)管理人員直觀的可視化數(shù)據(jù)，幫助其管理和組織煤礦安全監(jiān)管工作。對3種預(yù)測方法的預(yù)測效果進行比較，結(jié)合煤礦安全生產(chǎn)管理人員的工作經(jīng)驗，能夠較好地指導(dǎo)煤礦安全生產(chǎn)工作。

煤礦事故預(yù)測；三次指數(shù)平滑法；標準誤差

在煤礦安全生產(chǎn)管理中，如何有效運用安全生產(chǎn)管理的資源，減少安全生產(chǎn)事故是煤礦安全監(jiān)管工作人員首要解決的問題。根據(jù)以往積累的煤礦安全生產(chǎn)中的事故數(shù)據(jù)，通過直觀預(yù)測法、優(yōu)化的三次指數(shù)平滑法和灰度預(yù)測法，對事故數(shù)據(jù)進行預(yù)測。并且將預(yù)測數(shù)據(jù)使用直觀的方法在系統(tǒng)中顯示出來，通過圖像的直觀反映，給管理人員直觀的影響，并且管理人員能夠?qū)⒆约核枰臄?shù)據(jù)反饋給系統(tǒng)，能夠產(chǎn)生對數(shù)據(jù)新的理解。根據(jù)管理人員的專業(yè)經(jīng)驗，結(jié)合系統(tǒng)給出的預(yù)測結(jié)果，能夠給煤礦安全監(jiān)管過程中提供很好的決策依據(jù)[1]。

本文在這里介紹如何將這些算法在C#中實現(xiàn)出來，并且通過Chart組建能夠?qū)?shù)據(jù)直觀的展示出來（見圖1）。

1 圖表生成

在系統(tǒng)的實施中采用了Microsoft Visual Studio的一個插件MSchart控件，是微軟提供的解決圖形統(tǒng)計和報表的一個免費控件。這個控件并不直接存在與Microsoft Visual Studio 2008中，需要開發(fā)人員在微軟的官方網(wǎng)站上下載并安裝。MSchart控件給系統(tǒng)開發(fā)人員提供了豐富的圖表開發(fā)方法，能夠參與Office文檔的編輯，支持與數(shù)據(jù)庫中的表進行連接。能夠讓開發(fā)人員將注意力關(guān)注在數(shù)據(jù)上，而不是圖表的繪制。

在使用MSchart控件繪制圖表時，系統(tǒng)主要的解決方案中最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)的連接方式。數(shù)據(jù)是形成圖表的前提條件，數(shù)據(jù)庫的存儲如何配合圖表的形成有兩種方法。一種是將數(shù)據(jù)形成數(shù)組的形式，另一種是直接與數(shù)據(jù)庫連接。第一種方法不適應(yīng)與煤礦事故統(tǒng)計分析過程中對數(shù)據(jù)的要求。所以采用與數(shù)據(jù)庫向連接的方法解決圖表對數(shù)據(jù)的要求。源代碼如下：

chart1.DataSource = MyDS_Chart.Tables[0];// MsChar綁定數(shù)據(jù)庫。

chart1.Series["Series1"].XValueMember = "類型";//綁定X軸類型

chart1.Series["Series1"].YValueMembers= MyDS_Chart.Tables[0].Rows[i][0].ToString();//綁定Y軸數(shù)值。

其中MyDS_Chart是DataSet類的一個對象，chart1是MSchart類的對象。是從數(shù)據(jù)庫中查找的數(shù)據(jù)以表的形式保存在MyDS_Chart中，使用Tables方法獲取表與MSchart的chart1.DataSource方法綁定數(shù)據(jù)庫。而后指定chart1的Series使用XValueMember和YValueMembers方法綁定X軸和Y軸。這種解決方案既能夠體現(xiàn)ADO.NET中DataSet采用表的形式獲取數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，同時也能夠直接與MsChar綁定形成圖表，操作非常方便。

當數(shù)據(jù)存儲和連接的問題解決后，可以根據(jù)MSchart類所提供的各種方法形成各種式樣的圖表。

2 直觀預(yù)測

直觀預(yù)測法對于系統(tǒng)的要求并不高，關(guān)鍵是以直觀的，圖形化的方式將數(shù)據(jù)展示給用戶，用戶結(jié)合其專業(yè)知識進行判斷?？梢赃@么說，直觀預(yù)測是以人為核心的預(yù)測方法。在實現(xiàn)的過程中將歷年的事故信息按照不同的事故類型進行累積形成圖表信息?！澳甓劝踩A(yù)測”，按照事故的類型進行分類，最主要的煤礦事故有頂板、放炮、火災(zāi)、機電、水害、瓦斯和運算等[2]。統(tǒng)計該類型的事故在往年的某月份，總的事故數(shù)量和死亡人數(shù)。用戶可以根據(jù)歷年的累積數(shù)據(jù)判斷一個年度內(nèi)，哪個月份是事故的高發(fā)期，那個地區(qū)是事故的高發(fā)地。主要是以時間和空間兩個層次進行分析。例如：通過綜合歷年煤礦因瓦斯所致的事故和傷亡人數(shù)進行統(tǒng)計，可以分析的出在湖南省上半年的3～5月和下半年的9～10月是瓦斯的集中高發(fā)時期。通過統(tǒng)計各地區(qū)的煤礦事故和事故死亡總數(shù)可以看到婁底市、郴州市和衡陽市是煤礦事故的多發(fā)地區(qū)。

這種直觀的預(yù)測法，并不需要系統(tǒng)提供全面的數(shù)據(jù)資料，而且數(shù)據(jù)資料也不必進行修正，采用原始數(shù)據(jù)。最重要的是由預(yù)測者憑借個人的經(jīng)驗或者是專家的智慧進行直接判斷。這種方法簡單易行，避免了復(fù)雜的設(shè)置，便于用戶使用。但是存在有很大的缺陷。將所有的數(shù)據(jù)進行累積，雖然沒有丟失任何一個具體的數(shù)據(jù)，但是這是靜態(tài)的分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)的動態(tài)變化的趨勢卻丟失了。這種直觀的預(yù)測方法并不能夠體現(xiàn)預(yù)測的效果。

3 自適應(yīng)三次指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法是一種根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測的簡單算法，可以對數(shù)據(jù)進行中短期的預(yù)測。對于煤礦事故統(tǒng)計分析系統(tǒng)而言，存儲了大量的歷史數(shù)據(jù)，采用指數(shù)平滑法的方法預(yù)測死亡人數(shù)是比較實用的。雖然指數(shù)平滑法在數(shù)據(jù)有趨勢發(fā)展時存在預(yù)測數(shù)據(jù)滯后現(xiàn)象，但對于事故短期預(yù)測來說仍然具有一定的實用價值[3]。

采用三次平滑指數(shù)主要有4個步驟。第一步，確定平滑初始值。在使用三次指數(shù)平滑法算法前，首先需要估算初始值，初始值直接影響到預(yù)測值的結(jié)果，常用的方法是將前3個數(shù)據(jù)的平均值作為平滑初始值。第二步，確定平滑指數(shù)α。三次指數(shù)平滑法采用平滑指數(shù)α作為加權(quán)系數(shù)，在預(yù)測算法中非常依賴于平滑指數(shù)α的確定，所以事故預(yù)測是否成功，α值的選取尤為重要[4]。常見的選取α值的方法是根據(jù)經(jīng)驗，選擇其中誤差值最小的一項。判斷誤差值的方法有兩種，一種是采用標準誤差（SDE），另一種是采用平均絕對百分比誤差（MAPE）。第三步，計算三次平滑指數(shù)。三次平滑指數(shù)的計算，是在前一次平滑的基礎(chǔ)上在進行一次平滑計算的，也就是說二次平滑的計算是在一次平滑的基礎(chǔ)上，三次平滑計算是在二次平滑的計算上進行的。第四步，計算預(yù)測值。當獲取了平滑指數(shù)α和預(yù)測值參數(shù)后，就可以計算出預(yù)測值了[3]。

平滑指數(shù)α作為加權(quán)系數(shù)，α的誤差判斷要根據(jù)于實際的值，但是進行預(yù)測的時候無法構(gòu)建實際的值。然而由用戶自行設(shè)定α的值，用戶也缺乏經(jīng)驗。本系統(tǒng)在實現(xiàn)過程中，采用標準誤差（SDE）的方法來選擇平滑指數(shù)α的值。

并且由系統(tǒng)自行計算最佳的平滑指數(shù)α的值，用戶可以指定α的值的精度。具體的算法是：由用戶確定好平滑指數(shù)α的值的精度，例如平滑指數(shù)α的值的精度為兩位小數(shù)，而后根據(jù)數(shù)據(jù)從0.01開始作為平滑指數(shù)α的值，開始采用三次平滑指數(shù)計算預(yù)測值，根據(jù)已有的煤礦死亡人數(shù)的實際值，采用（1）的公式計算SDE的值。采用循環(huán)的方式計算到0.99。比較所有的α的值，取其中誤差最小的作為此次三次平滑指數(shù)算法的平滑指數(shù)α。

系統(tǒng)實施中函數(shù)“RecommendA”計算最佳平滑指數(shù)α值平滑指數(shù)α描述如下：輸入?yún)?shù)MyDS為已知的歷年同一個月份的煤礦死亡數(shù)據(jù)，IniValue為平滑初始值，ac為用戶輸入平滑指數(shù)α值的精度。其中StandardDeviation函數(shù)是計算標準誤差（SDE）值的。

4 灰色預(yù)測法

在煤礦事故的預(yù)測中，另一種常用的預(yù)測方法就是灰色預(yù)測法?；疑A(yù)測法是應(yīng)用灰色模型GM(1，1)對灰色系統(tǒng)（Grey System）進行分析、建模、求解和預(yù)測的。所謂的灰色系統(tǒng)是指信息的明確程度，信息的明確程度分成三等：白色、黑色和灰色。白色系統(tǒng)為完全明確的信息，黑色系統(tǒng)為不明確的信息，灰色系統(tǒng)即為部分明確的信息。客觀事物中大量存在著信息不完全的情況?；蛘呤窍到y(tǒng)因素或參數(shù)不完全明確，因素關(guān)系不完全清楚；或者是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不完全明晰，系統(tǒng)的作用原理不完全清晰等，從而使得客觀實際問題需要用灰色系統(tǒng)理論來解決[5]。

在煤礦的事故統(tǒng)計過程中，經(jīng)常存在有人為因素的干擾。數(shù)據(jù)統(tǒng)計的信息并非十分可靠。同時事故的傷亡人數(shù)也存在有一定的隨機性?；疑A(yù)測的基本思想是將與時間有關(guān)的已知數(shù)據(jù)按某種規(guī)則加以組合，構(gòu)成白色模塊，最后按某種規(guī)則提高灰色模塊的白化度[6]。采用灰色預(yù)測法預(yù)測煤礦事故能夠避免數(shù)據(jù)的隨機性，獲取其本質(zhì)上的規(guī)律，預(yù)測煤礦事故的發(fā)展趨勢和變化狀況。

圖1　預(yù)測方法在C#中Chart組建上的實現(xiàn)

5 結(jié)論

在煤礦事故的預(yù)測過程中，最常用的預(yù)測數(shù)據(jù)是按照年度的死亡總數(shù)預(yù)測未來全年的死亡人數(shù)。用戶需要預(yù)測一個年度內(nèi)每個月份的煤礦事故的死亡信息，這有助于用戶分析一年內(nèi)那個月份是事故的高發(fā)期，以及事故的發(fā)展趨勢。在系統(tǒng)設(shè)計時，需要獲取的數(shù)據(jù)不是全年的死亡人數(shù)，而是按照月份分月進行數(shù)據(jù)的預(yù)測，例如預(yù)測2013年1月的死亡人數(shù)信息，需要獲取2005年至2012年1月的死亡人數(shù)信息，其他月份的預(yù)測方法也是采用同樣的方法。

在按照月份的統(tǒng)計數(shù)據(jù)預(yù)測死亡人數(shù)的過程中，存在數(shù)據(jù)不完善的情況。例如在分析的數(shù)據(jù)2012年的數(shù)據(jù)只有1月的數(shù)據(jù)。在預(yù)測2103年2月的數(shù)據(jù)時，就缺少了一份數(shù)據(jù)。三次指數(shù)平滑和灰色預(yù)測法可以做一段時間內(nèi)的預(yù)測，調(diào)整算里的T值，可以彌補數(shù)據(jù)不連續(xù)和不完整的情況。

在煤礦事故的預(yù)測中，采用圖表信息展示數(shù)據(jù)，能夠幫助用戶直觀的了解數(shù)據(jù)的特點。預(yù)測的算法只能夠起到輔助作用，幫助用戶做決策，而不能夠替代用戶做出決策。

[1]陳娟，趙耀江.近十年來我國煤礦事故統(tǒng)計分析及啟示[J].煤炭工程，2012（3）：1 45-147.

[2]武猛猛，鐘陽.2012-2013年我國煤礦死亡事故統(tǒng)計分析[J].煤炭技術(shù)，2014（10）：2 96-299.

[3]朱慶明，張浩.三次指數(shù)平滑法在煤礦事故預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2012（4）：1 03-106.

[4]王國權(quán)，王森，劉華勇，等.基于自適應(yīng)的動態(tài)三次指數(shù)平滑法的風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測_王國權(quán)[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2014（15）：1 17-122.

[5]張愛霞，張云鵬，衣麗芬.灰色系統(tǒng)預(yù)測在煤礦安全事故發(fā)生趨勢預(yù)測中的應(yīng)用[J].河北理工大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2010（3）：21-25.

[6]白楠，金龍哲，詹子娜.基于B_S和灰色模型的煤礦事故預(yù)測模塊設(shè)計與實現(xiàn)_白楠[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2013（3）：113-118.

TD7

A

1674-6708（2016）171-0201-02

王磊，湖南安全技術(shù)與職業(yè)學(xué)院。