LSTM模型预测矿工不安全行为：实证分析

"这篇论文研究了基于长短期记忆网络（LSTM）的矿工不安全行为预测模型。通过使用TensorFlow框架下的Keras库构建LSTM模型，对来自A、B两个煤矿两年间的3405条不安全行为序列数据进行训练和测试，以解决不安全行为预测这一复杂的非线性动力过程。通过交叉验证选择最优参数，实验结果显示构建的4个LSTM时间序列预测模型的平均绝对误差在0.0807至0.3335之间，表明模型能有效预测煤矿未来的不安全行为。" 在矿工安全领域，不安全行为的预测对于减少事故风险至关重要。传统的预测方法可能难以捕捉到行为模式的复杂变化，而LSTM作为一种循环神经网络（RNN）变体，因其具有处理序列数据的“记忆”机制，能够有效地解决梯度消失问题，特别适合处理时间序列数据。在本研究中，作者采用LSTM模型来预测矿工的不安全行为时间序列，以提高预测的准确性和及时性。 论文使用了A、B两个煤矿两年的数据集，包含了3405条不安全行为记录，这些数据用于训练和测试LSTM模型。通过对数据进行预处理和清洗，构建出合适的时间序列输入。在Keras中，LSTM模型被配置并训练，以学习序列中的模式，并对未来的不安全行为发生概率进行预测。通过交叉验证，可以找到最佳的模型参数，从而优化预测性能。 实验结果显示，建立的4个LSTM预测模型在预测不安全行为方面的平均绝对误差范围在0.0807到0.3335之间。这个误差范围表明，尽管不同模型的精度有所不同，但总体上，LSTM模型能有效地预测煤矿未来一段时间内的不安全行为，这对于煤矿安全管理具有重要的实践意义。 关键词涉及的不安全行为、时间序列、循环神经网络、长短期记忆网络以及机器学习，都是该研究的核心概念。不安全行为是指可能导致事故的工人行为；时间序列分析是研究数据随时间变化的方法；循环神经网络（RNN）和其特殊形式的LSTM是处理序列数据的理想工具，尤其适用于捕捉时间依赖性；机器学习则提供了一种让模型自动学习和改进预测能力的框架。 该论文通过应用LSTM模型对矿工的不安全行为进行预测，展示了深度学习技术在安全领域的潜力，为矿山安全管理和风险预防提供了科学依据。未来的研究可以进一步探索如何优化模型结构，提高预测精确度，或者结合其他机器学习技术，如集成学习或深度强化学习，以提升预测的全面性和实时性。