19、工业事故与洪水预测的机器学习应用

工业事故与洪水预测的机器学习应用

工业事故季节性分析

工业事故是全球各个行业面临的严峻问题，尤其是制造业，危险的工作环境常常导致工人伤亡。为了更好地管理工业伤害，研究人员运用深度学习算法构建预测模型。

在实验分析中，使用深度神经网络（DNN）进行训练和测试。训练数据与测试数据按70:30的比例分离，所建议的模型能够以最小的数据量实现最有效的训练。工业伤害数据集的小批量大小非常适合DNN在测试期间做出更好的预测。最终，该模型的准确率达到了98.6%，F1分数为98.06，在现有的深度学习模型中表现卓越。通过粗糙集分析发现，秋季发生的事故更多。相关图表展示了秋季最常发生的各类事故的准确率、F1分数、召回率和精确率，其中第4类事故（灼伤、割伤、液态金属、板材、压力系统等）的准确率高于其他类别事故。

在与现有模型的比较分析中，深度学习算法展现出了强大的适应性，即使在数据缺失或不平衡的情况下，也能捕捉数据集中复杂的非线性关系。深度学习模型在预测准确性方面优于其他机器学习方法。研究中使用的预测模型被证明对于管理工业伤害既准确又实用。创建的预测分析算法可以帮助健康和安全官员预测和管理伤害，避免伤害对项目目标产生积极影响，如按时、按预算完成项目，并减少因工人患病而损失的生产时间。与现有模型相比，建议的模型准确率更高。例如，使用SMOTE的DNN准确率为98.6%，而未使用SMOTE的DNN准确率为92%。

以下是不同模型的准确率对比表格：
| 模型 | 准确率 |
| — | — |
| DNN with SMOTE | 98.6% |
| DNN without SMOTE | 92% |
| 其他现有模型 | 低于建议模型