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(shí)現(xiàn)與改進(jìn)

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(jìn)行預(yù)測，能夠?yàn)楦骷壉O(jiān)管部門進(jìn)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(shí)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(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)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(jìn)行比較，結(jié)合煤礦安全生產(chǎn)管理人員的工作經(jīng)驗(yàn)，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(biāo)準(zhǔn)誤差

在煤礦安全生產(chǎn)管理中，如何有效運(yùn)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(jìn)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(yàn)，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(shí)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(shí)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(jì)和報表的一個免費(fèi)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(jìn)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(jì)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(dāng)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(jìn)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(shí)現(xiàn)的過程中將歷年的事故信息按照不同的事故類型進(jìn)行累積形成圖表信息?！澳甓劝踩A(yù)測”，按照事故的類型進(jìn)行分類，最主要的煤礦事故有頂板、放炮、火災(zāi)、機(jī)電、水害、瓦斯和運(yùn)算等[2]。統(tǒng)計(jì)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(jìn)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(jìn)行統(tǒng)計(jì)，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(jì)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(jìn)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(yàn)或者是專家的智慧進(jìn)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(jìn)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(jìn)行預(yù)測的簡單算法，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行中短期的預(yù)測。對于煤礦事故統(tǒng)計(jì)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(shí)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(shí)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(yàn)，選擇其中誤差值最小的一項(xiàng)。判斷誤差值的方法有兩種，一種是采用標(biāo)準(zhǔn)誤差（SDE），另一種是采用平均絕對百分比誤差（MAPE）。第三步，計(jì)算三次平滑指數(shù)。三次平滑指數(shù)的計(jì)算，是在前一次平滑的基礎(chǔ)上在進(jìn)行一次平滑計(jì)算的，也就是說二次平滑的計(jì)算是在一次平滑的基礎(chǔ)上，三次平滑計(jì)算是在二次平滑的計(jì)算上進(jìn)行的。第四步，計(jì)算預(yù)測值。當(dāng)獲取了平滑指數(shù)α和預(yù)測值參數(shù)后，就可以計(jì)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(shí)際的值，但是進(jìn)行預(yù)測的時候無法構(gòu)建實(shí)際的值。然而由用戶自行設(shè)定α的值，用戶也缺乏經(jīng)驗(yàn)。本系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)過程中，采用標(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(jì)算預(yù)測值，根據(jù)已有的煤礦死亡人數(shù)的實(shí)際值，采用（1）的公式計(jì)算SDE的值。采用循環(huán)的方式計(jì)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(shí)施中函數(shù)“RecommendA”計(jì)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(jì)算標(biāo)準(zhǔn)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。灰色預(yù)測法是應(yīng)用灰色模型GM(1，1)對灰色系統(tǒng)（Grey System）進(jìn)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?？陀^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(shí)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(jì)過程中，經(jīng)常存在有人為因素的干擾。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(jī)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(jī)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(shí)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(jì)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(jìn)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(jì)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(bǔ)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(diǎn)。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(jì)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(jì)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(hù)與控制，2014（15）：1 17-122.

[5]張愛霞，張?jiān)迄i，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(jì)與實(shí)現(xiàn)_白楠[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2013（3）：113-118.

TD7

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1674-6708（2016）171-0201-02

王磊，湖南安全技術(shù)與職業(yè)學(xué)院。