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近年来,我国煤矿安全事故呈现逐年下降趋势,煤矿安全生产状况也趋于好转,但煤矿事故总量依旧很大,特别是重特大事故仍时有发生,同世界主要产煤国家相比,煤矿安全生产水平仍有较为明显的差距。所以,进一步提高我国煤炭工业安全保障及生产水平势在必行。对煤矿事故进行统计分析可以厘清煤矿事故基本特征及演变规律,有助于推动我国煤矿安全生产事故预防工作的顺利开展;对煤矿事故统计指标进行预测能够为国家宏观决策以及煤矿安全生产管理目标的制定提供科学依据。文章紧紧围绕我国煤矿事故特征规律及组合预测模型研究这一主题,从以下三个方面开展本文的研究内容:首先,对事故统计分析方法及预测理论进行了详细研究,主要分析了分组法、图表法及显著性检验法,对本文事故预测的两大理论支撑点-灰色理论及马尔科夫理论进行了详细分析,重点介绍了两类预测模型的建模原理、过程及在煤矿事故预测中的适用性理由;其次,援引2005-2014年我国煤矿事故数据,基于分组法、图表分析法、显著性检验法从地域、所有制、类型、时间4个维度对煤矿事故进行系统分析,厘清了煤矿事故基本特征及演变规律,并对事故多发的原因进行了详细分析,为制定针对性的规章制度及防控措施提供科学指导,事故统计分析结果也为事故预测奠定了数据基础;最后,鉴于传统GM(1,1)模型所存在的固有偏差,用无偏灰色GM(1,1)模型替代传统灰色GM(1,1)模型,构建无偏灰色马尔科夫组合预测模型,以煤矿百万吨死亡率为例进行预测分析,预测结果表明无偏灰色马尔科夫预测模型的各项预测误差指标均优于两种灰色预测模型及一般灰色马尔科夫组合预测模型,进一步说明本文构建的无偏灰色马尔科夫组合预测模型的有效性及合理性。本文将事故定性分析与定量预测研究结合起来用于煤矿事故预防,一方面找到了进一步降低煤矿安全生产事故、提升煤矿安全生产水平的着力点,更好的立足于实际推动煤矿安全生产的可持续发展;另一方面为国家宏观决策及煤矿安全管理目标的制定提供科学依据,使其决策更具科学性、控制重点更具针对性、目标值更具合理性及可行性。