BX灰色马尔可夫模型在露天煤矿隐患预测中的应用

"露天煤矿安全隐患预测;灰色GM(1,1)模型;BX灰色模型;BX灰色马尔可夫模型;Python" 露天煤矿的安全管理是整个煤炭行业关注的重点，尤其对于预防安全生产事故至关重要。传统的灰色GM(1,1)模型在数据分析和预测方面有一定的局限性，但因其简单易用，在许多领域得到了广泛应用。针对这一问题，本研究结合某露天煤矿安全隐患排查治理系统的实际数据，提出并应用了两种改进的预测模型——BX灰色模型和BX灰色马尔可夫模型，以提高预测的准确性和实用性。 首先，BX灰色模型是基于灰色系统理论的拓展，通过引入非线性因素，能够更好地描述和预测复杂系统的动态变化。该模型在处理非线性、不完全信息的数据时具有一定的优势，可以更精确地反映露天煤矿安全隐患的发展趋势。 其次，BX灰色马尔可夫模型则将马尔可夫链的理论与灰色模型相结合，利用马尔可夫过程的转移概率特性，对安全隐患的状态转移进行预测。这种模型能够考虑安全隐患状态之间的相互转换关系，提高预测的动态性和连贯性，从而为安全管理提供更加全面的视角。 在实际应用中，通过对2018年露天煤矿安全隐患数据的分析，发现BX灰色马尔可夫模型的预测精度高于传统灰色GM(1,1)模型和BX灰色模型。因此，选取BX灰色马尔可夫模型对2018年12月的平均隐患扣分比进行了预测，为制定针对性的隐患风险管控计划提供了有力的理论支持。 此研究采用Python编程语言进行模型建立和数据处理，Python的科学计算库如NumPy和SciPy为模型的实现提供了便利。同时，通过对比分析，进一步验证了BX灰色马尔可夫模型在安全隐患预测中的优越性，对于提升露天煤矿安全管理水平，预防安全事故的发生具有积极的指导意义。 这项工作强调了改进模型在安全生产预测中的价值，特别是在露天煤矿这样的高风险行业中。未来的研究可以进一步探讨如何将这些模型与其他大数据分析方法结合，以实现更精准、更实时的安全隐患预警，从而保障矿山作业人员的生命安全和企业的可持续发展。