基于LMD-PSR-SVM的煤礦安全事故短期預測

基于LMD-PSR-SVM的煤礦安全事故短期預測基于LMD-PSR-SVM的煤礦安全事故短期預測摘要煤礦安全事故是我國煤礦生產(chǎn)中面臨的嚴重問題之一，為了提高煤礦生產(chǎn)安全性和預防事故的發(fā)生，短期預測煤礦事故的發(fā)生具有重要意義。本文提出了一種基于LMD-PSR-SVM的煤礦安全事故短期預測方法，該方法利用LMD分解原始數(shù)據(jù)，對不同尺度的數(shù)據(jù)進行分析，提取有效特征，然后利用PSR進行時間序列預測，最后通過SVM對事故發(fā)生的概率進行分類。實驗結果表明，該方法在煤礦安全事故短期預測中具有較好的精度和穩(wěn)定性，可以有效地提前預警煤礦事故的發(fā)生，為煤礦生產(chǎn)的安全管理提供支持。關鍵詞：煤礦安全事故；短期預測；LMD-PSR-SVM；特征提取；時間序列預測1引言煤礦生產(chǎn)中的安全事故頻頻發(fā)生，給人員生命和財產(chǎn)安全造成了嚴重威脅。煤礦安全事故的發(fā)生往往伴隨著復雜的因果關系和動態(tài)變化，因此短期預測煤礦事故的發(fā)生成為了一項重要任務。2相關工作過去的研究中，煤礦安全事故預測主要基于統(tǒng)計方法，如ARIMA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些方法在一定程度上能夠預測煤礦事故的趨勢，但對于復雜的非線性關系和動態(tài)變化的數(shù)據(jù)預測較為困難。3方法介紹3.1LMD分解LMD是局部均值分解（LocalMeanDecomposition）的縮寫，在信號處理中被廣泛應用于非平穩(wěn)信號的分解。LMD將信號分解為多個局部模態(tài)函數(shù)（LocalModeFunctions，LMFs），每個LMF都代表了一個不同尺度上的成分。3.2特征提取在LMF分解后，可以通過對各個尺度上的數(shù)據(jù)進行頻譜分析和統(tǒng)計特征提取，得到代表不同尺度的特征。3.3PSR時間序列預測利用得到的特征序列，可以建立時間序列模型進行預測。本文采用了PSR（PatternSequence-basedForecastingRule）方法，該方法能夠發(fā)現(xiàn)時間序列中的規(guī)律和模式，并進行預測。3.4SVM分類最后，利用SVM（SupportVectorMachine）對預測結果進行分類。SVM是一種常用的分類方法，它通過將輸入空間映射到高維特征空間，然后在特征空間中構造最優(yōu)的超平面進行分類。4實驗與結果分析本文選取了實際的煤礦生產(chǎn)數(shù)據(jù)集進行實驗，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集。在實驗中，比較了本文提出的方法和傳統(tǒng)的ARIMA方法的預測性能。結果顯示，本文提出的基于LMD-PSR-SVM的煤礦事故短期預測方法在精度和穩(wěn)定性上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的ARIMA方法。特別是在捕捉復雜的非線性關系和動態(tài)變化的數(shù)據(jù)特征上具有明顯優(yōu)勢。5結論本文提出了一種基于LMD-PSR-SVM的煤礦安全事故短期預測方法，該方法通過LMD分解原始數(shù)據(jù)，提取有效特征，利用PSR進行時間序列預測，最后通過SVM對事故發(fā)生的概率進行分類。實驗結果表明，該方法在煤礦安全事故短期預測中具有較好的精度和穩(wěn)定性，可以有效地提前預警煤礦事故的發(fā)生。這對于煤礦生產(chǎn)的安全管理具有重要意義。進一步的研究可以考慮結合其他特征提取方法和預測模型，以提高煤礦事故預測的準確性和穩(wěn)定性。另外，需要進一步優(yōu)化模型的參數(shù)選擇，以滿足不同煤礦生產(chǎn)環(huán)境的需求。參考文獻：[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]徐亞