本文選題：安全管理工程 + 煤礦安全事故�。� 參考：《安全與環(huán)境學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：為將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于煤礦安全管理,通過(guò)對(duì)我國(guó)1999—2015年29 000多條煤礦安全事故數(shù)據(jù)的研究,系統(tǒng)分析了事故發(fā)生的區(qū)域、時(shí)間、類型和企業(yè)信息等因素對(duì)事故嚴(yán)重程度的影響及彼此之間的相關(guān)性。通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)分類模型,在給定事故相關(guān)信息的基礎(chǔ)上,對(duì)事故嚴(yán)重程度進(jìn)行分類預(yù)測(cè);基于數(shù)據(jù)類別不平衡的特點(diǎn),采用欠采樣的抽樣方法,同時(shí)利用梯度提升的組合分類器來(lái)提高分類精度。結(jié)果表明,采用的數(shù)據(jù)挖掘模型在預(yù)測(cè)不同嚴(yán)重程度的事故上均達(dá)到了較高精度。
[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.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局信息研究院;
【分類號(hào)】：TD771

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本文編號(hào)：1913428