煤矿事故的预测可以有效地为煤矿事故预防提供支持.为研究煤矿事故数量的发生规律,以2000-2018年发生的事故数量为样本,采用每3年数据预测下一年数据的方式构建数据组,共得到16组数据.将16组数据分为词练组和测试组,引入基于遗传算法改进的BP神经网络(GA-BP)和小波神经网络分别建立预测模型,并对2种方法预测的结果进行分析.结果 表明,GA-BP神经网络对煤矿事故的预测值更接近实际数值.因此,采用GA-BP构建的预测模型对2019年和2020年煤矿事故数量进行预测,分别为199起和176起.
神经网络 遗传算法 煤矿事故数量 事故预测