早班矿工不安全行为关联规则分析：基于Apriori算法

"基于关联规则的矿工不安全行为分析-论文" 这篇论文主要探讨了如何运用关联规则分析方法来理解和预防矿工的不安全行为。关联规则学习是一种数据挖掘技术，常用于发现数据集中不同项之间的隐藏关系。在这里，研究者采用了Apriori算法，这是一种经典的关联规则挖掘算法，旨在找出数据集中频繁出现的项集，并从中提取出强关联规则。 在矿工不安全行为的研究中，多个维度的数据被考虑进来，包括时间（早、中、晚三个班次）、地点（如车场）、行为类别（如未正确佩戴安全装备）、部门（如综掘队）、岗位（如普通矿工）以及违章程度（如一般违章）。通过Apriori算法，研究者能够识别出这些因素之间的关联性，从而揭示出哪些条件更容易导致不安全行为的发生。 根据研究结果，早班期间矿工的不安全行为最为突出，车场是不安全行为的高发区域。在不安全行为类型中，未正确佩戴安全作业装备是最常见的问题。在各部门中，综掘队的不安全行为比例最高，而普通矿工的不安全行为次数最多。大部分不安全行为的违章程度被归类为一般。因此，提出的主要对策是重点关注早班时普通矿工的一般违章行为，加强车场和上下顺槽的安全检查，尤其要严格管控未正确佩戴安全装备的行为。 关联分析在此处的应用有助于深入理解不安全行为的模式和规律，为制定更有效的安全管理和预防措施提供了科学依据。通过识别出的强关联规则，可以针对性地实施干预措施，减少矿工的不安全行为，提高矿山安全生产水平。 关键词：不安全行为；矿工；Apriori算法；强关联规则；关联分析 这篇论文对矿工安全领域的工作具有重要意义，它不仅提供了理论上的分析方法，还给出了实际操作的建议，对于矿产企业提升安全管理效率，降低事故风险具有指导价值。