基于LMD-PSR-SVM的煤矿安全事故短期预测

基于LMD-PSR-SVM的煤矿安全事故短期预测基于LMD-PSR-SVM的煤矿安全事故短期预测摘要煤矿安全事故是我国煤矿生产中面临的严重问题之一，为了提高煤矿生产安全性和预防事故的发生，短期预测煤矿事故的发生具有重要意义。本文提出了一种基于LMD-PSR-SVM的煤矿安全事故短期预测方法，该方法利用LMD分解原始数据，对不同尺度的数据进行分析，提取有效特征，然后利用PSR进行时间序列预测，最后通过SVM对事故发生的概率进行分类。实验结果表明，该方法在煤矿安全事故短期预测中具有较好的精度和稳定性，可以有效地提前预警煤矿事故的发生，为煤矿生产的安全管理提供支持。关键词：煤矿安全事故；短期预测；LMD-PSR-SVM；特征提取；时间序列预测1引言煤矿生产中的安全事故频频发生，给人员生命和财产安全造成了严重威胁。煤矿安全事故的发生往往伴随着复杂的因果关系和动态变化，因此短期预测煤矿事故的发生成为了一项重要任务。2相关工作过去的研究中，煤矿安全事故预测主要基于统计方法，如ARIMA、BP神经网络等。这些方法在一定程度上能够预测煤矿事故的趋势，但对于复杂的非线性关系和动态变化的数据预测较为困难。3方法介绍3.1LMD分解LMD是局部均值分解（LocalMeanDecomposition）的缩写，在信号处理中被广泛应用于非平稳信号的分解。LMD将信号分解为多个局部模态函数（LocalModeFunctions，LMFs），每个LMF都代表了一个不同尺度上的成分。3.2特征提取在LMF分解后，可以通过对各个尺度上的数据进行频谱分析和统计特征提取，得到代表不同尺度的特征。3.3PSR时间序列预测利用得到的特征序列，可以建立时间序列模型进行预测。本文采用了PSR（PatternSequence-basedForecastingRule）方法，该方法能够发现时间序列中的规律和模式，并进行预测。3.4SVM分类最后，利用SVM（SupportVectorMachine）对预测结果进行分类。SVM是一种常用的分类方法，它通过将输入空间映射到高维特征空间，然后在特征空间中构造最优的超平面进行分类。4实验与结果分析本文选取了实际的煤矿生产数据集进行实验，将数据集划分为训练集和测试集。在实验中，比较了本文提出的方法和传统的ARIMA方法的预测性能。结果显示，本文提出的基于LMD-PSR-SVM的煤矿事故短期预测方法在精度和稳定性上明显优于传统的ARIMA方法。特别是在捕捉复杂的非线性关系和动态变化的数据特征上具有明显优势。5结论本文提出了一种基于LMD-PSR-SVM的煤矿安全事故短期预测方法，该方法通过LMD分解原始数据，提取有效特征，利用PSR进行时间序列预测，最后通过SVM对事故发生的概率进行分类。实验结果表明，该方法在煤矿安全事故短期预测中具有较好的精度和稳定性，可以有效地提前预警煤矿事故的发生。这对于煤矿生产的安全管理具有重要意义。进一步的研究可以考虑结合其他特征提取方法和预测模型，以提高煤矿事故预测的准确性和稳定性。另外，需要进一步优化模型的参数选择，以满足不同煤矿生产环境的需求。参考文献：[1]HanCH,ParkJH,ShinKS,etal.Ashort-termpredictionmodelforpersonaldisastermanagementsystembasedonSVMandPSO[J].KSIITransactionsonInternet&InformationSystems,2018,12(3):1475-1492.[2]LiX,NieY,MengS,etal.Short-termhorizontaltrafficflowforecastingusingSVMwithfeaturefusion[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2017,78:24-36.[3]徐亚