基于博弈论组合赋权灰靶模型的煤矿安全综合评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

矿安全生产是保障能源供应、保护矿工生命安全的核心议题。煤矿安全系统具有 “多因素耦合、信息不完全、风险突发性” 的复杂特征，其综合评价需覆盖 “人、机、环、管” 四大维度的数十项指标（如矿工操作规范度、设备完好率、井下瓦斯浓度、安全管理制度完善性）。传统评价方法存在两大核心瓶颈：一是权重确定片面性（主观赋权法如 AHP 依赖专家经验，客观赋权法如熵权法忽视行业实际需求）；二是信息处理局限性（难以有效融合 “确定数据” 与 “模糊 / 缺失信息”，导致评价结果与实际安全状态偏差较大）。

博弈论组合赋权通过 “主观权重与客观权重的博弈均衡”，实现权重的科学整合；灰靶模型擅长处理不确定信息，通过 “靶心 - 靶距” 量化评价对象与最优标准的差距。本文将两者结合，构建 “博弈论组合赋权灰靶模型”，系统解决煤矿安全评价中 “权重客观化” 与 “信息不确定性” 问题，为煤矿安全风险预警与管控提供量化支撑。

一、煤矿安全综合评价的核心需求与传统方法局限

（一）煤矿安全评价的核心特征与指标体系

煤矿安全系统的风险源于 “人的不安全行为、机的不安全状态、环境的不安全条件、管理的不安全漏洞”，评价指标需体现多维度、多层次的覆盖性：

1. 核心评价维度：

• 人员安全（25%）：矿工安全培训时长（小时 / 年）、特种作业人员持证率（%）、违章操作次数（次 / 月）、应急处置能力（模拟考核得分 / 100）；

• 设备安全（25%）：采掘设备完好率（%）、安全监测设备（瓦斯 / 粉尘传感器）故障率（%）、设备定期检修频率（次 / 季度）、老旧设备更新率（%）；

• 环境安全（20%）：井下瓦斯浓度（%/m³）、粉尘浓度（mg/m³）、顶板压力（MPa）、井下温度（℃）；

• 管理安全（30%）：安全管理制度完善度（定性：完善 = 100，较完善 = 80，一般 = 60，缺失 = 40）、安全检查频次（次 / 周）、事故隐患整改率（%）、应急救援预案有效性（演练通过率 /%）。

1. 指标特性分析：

• 数据类型混合：既有定量指标（如瓦斯浓度、培训时长），也有定性指标（如制度完善度、预案有效性）；

• 信息不确定性：部分指标数据存在缺失（如老旧设备更新率统计延迟）或模糊性（如应急处置能力评分受专家主观影响）；

• 指标重要性差异：管理安全中的 “隐患整改率” 与环境安全中的 “瓦斯浓度” 对安全的影响远高于其他指标，需精准赋权。

（二）传统煤矿安全评价方法的局限性

当前煤矿安全评价常用方法（如 AHP、熵权法、模糊综合评价）难以同时满足 “权重客观” 与 “信息适配” 需求：

1. 主观赋权法（AHP、Delphi）：

• 优势：结合行业经验，体现 “管理导向”（如优先考虑瓦斯浓度、隐患整改率）；

• 缺陷：专家主观偏好易导致权重偏差（如某专家过度重视设备安全，忽视人员操作风险），且难以处理多专家意见冲突。

1. 客观赋权法（熵权法、CRITIC 法）：

• 优势：基于数据自身离散度确定权重，避免主观干扰（如粉尘浓度数据波动大则权重高）；

• 缺陷：忽视行业安全优先级（如熵权法可能将 “井下温度” 权重设高，但其对安全影响远低于瓦斯浓度），与实际安全管控需求脱节。

1. 单一灰靶模型：

• 优势：可处理不确定信息；

• 缺陷：多采用单一赋权法（如仅用熵权法），权重缺乏综合考量，评价结果科学性不足。

（三）博弈论组合赋权灰靶模型的适配优势

该模型通过 “组合赋权 + 灰靶分析” 双重优化，针对性解决传统方法痛点：

1. 权重整合科学性：博弈论组合赋权融合主观权重（AHP）与客观权重（熵权法），通过 “纳什均衡” 实现两者最优折中，既体现行业经验，又贴合数据实际特征；

1. 信息处理兼容性：灰靶模型无需完整数据，可通过 “靶心”（安全最优标准）与 “靶距”（评价对象与最优标准的差距）量化不确定信息的影响；

1. 评价结果实用性：输出 “安全靶心度”（0~1，越接近 1 越安全）与 “各维度短板分析”，为煤矿针对性整改提供明确方向（如靶心度低且设备安全维度靶距大，需优先检修设备）。

⛳️ 运行结果

=== 煤矿安全评价数据输入 ===

原始数据矩阵大小: 5×20

=== 权重确定 ===

层次分析法权重和: 0.920

熵权法权重和: 1.070

神经网络法权重和: 1.000

=== 博弈论组合赋权 ===

博弈论组合系数: α1=-0.063, α2=0.510, α3=0.553

归一化后组合系数: α1=-0.063, α2=0.510, α3=0.553

博弈论组合权重和: 1.000

=== 数据规范化处理 ===

规范化处理完成

=== 计算加权规范化矩阵 ===

加权规范化矩阵计算完成

=== 确定正负靶心 ===

正负靶心确定完成

=== 计算靶心距和偏离靶心度 ===

靶心距和偏离靶心度计算完成

=== 与其他三种方法对比 ===

=== 结果展示与分析 ===

表3 矿井正靶心距和负靶心距（博弈论组合赋权）

煤矿    正靶心距     负靶心距     

矿井1   0.0725    0.0537    

矿井2   0.0819    0.0264    

矿井3   0.0953    0.0028    

矿井4   0.0594    0.0731    

矿井5   0.0629    0.0449    

表4 4种灰靶决策模型的偏离靶心度

煤矿    层次分析法    熵权法     神经网络法    博弈论法     

矿井1   0.2093    0.4154    0.4198    0.4255    

矿井2   0.2068    0.2661    0.2709    0.2435    

矿井3   0.0348    0.0429    0.0307    0.0290    

矿井4   0.8143    0.5915    0.5625    0.5516    

矿井5   0.2903    0.3661    0.4318    0.4166    

基于博弈论组合赋权灰靶模型的安全等级排序:

第1名: 矿井4 (偏离靶心度=0.5516)

第2名: 矿井1 (偏离靶心度=0.4255)

第3名: 矿井5 (偏离靶心度=0.4166)

第4名: 矿井2 (偏离靶心度=0.2435)

第5名: 矿井3 (偏离靶心度=0.0290)

=== 生成可视化结果 ===

=== 综合分析与结论 ===

1. 博弈论组合系数为: α1=-0.063 (层次分析法), α2=0.510 (熵权法), α3=0.553 (神经网络法)

2. 熵权法和神经网络法在组合中占主导地位，说明客观赋权方法在本研究中更为重要

3. 5个矿井的安全等级排序为: 矿井4 > 矿井1 > 矿井5 > 矿井2 > 矿井3

4. 矿井4安全状况最好，矿井3安全状况最差，与论文结论一致

5. 博弈论组合赋权灰靶模型综合了主观和客观赋权方法的优点，评价结果更加合理可靠

=== 程序运行完成 ===

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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