基于ARIMA乘积季节模型提升煤矿事故预测精度

本文主要探讨了基于ARIMA乘积季节模型在预测我国煤矿事故总数方面的应用。首先，作者通过实证分析，选取了2006年1月至2010年12月的煤矿事故数据，这些数据是研究时间序列预测的重要依据。为了确保数据的平稳性，作者采用了差分方法对序列进行处理，这是对非平稳时间序列进行建模的关键步骤，通常需要确定序列的差分阶数d以使其达到平稳状态。 ARIMA模型在此背景下被选择，它是一种经典的自回归积分移动平均模型，特别适用于处理带有趋势和季节性的非平稳序列。ARIMA模型的结构为(4,1,1)(1,1,1)12，其中4代表自回归阶数，1代表差分阶数，1表示移动平均阶数，12则表示季节周期。这个模型的构建包含了季节性因素的考虑，通过季节自回归算子ΦP(Bs)和季节移动平均算子ΘQ(Bs)来捕获季节性的影响。 建模的具体步骤包括：数据预处理（平稳化），确定模型阶数（p、d、q以及P、D、Q和季节周期s），以及模型参数估计。在模型建立后，通过诊断检验来评估模型的拟合效果，确保模型能够有效地捕捉序列中的动态关系。结果显示，使用ARIMA乘积季节模型对我国煤矿事故总数的预测表现良好。 最后，作者将模型应用于实际应用，对2010年1月至12月的煤矿事故总数进行了预测，并发现该模型与实际数据有较好的吻合度，这表明该模型在预测煤矿事故方面具有一定的实用价值。综上，本文的研究为煤矿安全管理部门提供了科学的事故预测工具，有助于提升事故预防和管理的效率。