本文選題：安全管理工程 + 煤礦安全事故　； 參考：《安全與環(huán)境學報》2017年02期

【摘要】：為將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于煤礦安全管理,通過對我國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、時間、類型和企業(yè)信息等因素對事故嚴重程度的影響及彼此之間的相關性。通過構建決策樹分類模型,在給定事故相關信息的基礎上,對事故嚴重程度進行分類預測;基于數(shù)據(jù)類別不平衡的特點,采用欠采樣的抽樣方法,同時利用梯度提升的組合分類器來提高分類精度。結果表明,采用的數(shù)據(jù)挖掘模型在預測不同嚴重程度的事故上均達到了較高精度。
[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】： 中國科學院大學經(jīng)濟與管理學院;國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局信息研究院;
【分類號】：TD771

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本文編號：1913428