基于集成学习的化学安全生产事故预测模型：机理阐释与风险管控新视角

本文创新性地构建了支持向量机-随机森林-极端梯度提升（SVM-RF-XGBoost）等 stacking 集成模型，实现对2562起化学事故的精准预测（AUC达0.963）。通过SHAP可解释性分析揭示特殊作业违规、重大危险源管理缺陷等关键致因链，为化工安全管理提供了数据驱动的决策支持。

　　

研究亮点

• 通过分析2562起历史化工安全事故，我们采用基于机器学习的数据处理和挖掘技术，提取了包含动态特征和内在特征的新型特征集，用于化工事故预测

• 构建了集成SVM、RF和XGBoost的stacking框架，形成SVM-RF、SVM-XGBoost、RF-XGBoost和SVM-RF-XGBoost四种模型。通过比较评估，优选RF-XGBoost集成模型作为化工事故预测的最佳方案，展现出卓越的准确性、鲁棒性和泛化能力

• 基于机器学习模型与SHAP分析的结合，我们量化了特征贡献并解析了非线性依赖关系，从而增强了化工事故预测的可解释性

• 通过使用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC等指标，我们验证了stacking集成模型相对于单一模型的优越预测能力，确认了其在化工事故预测中更强的技术实用性

实验数据库

数据集包含2562起精选的化工事故案例，来源权威数据库（中国应急管理部、美国职业安全与健康管理局等）。每条记录包含17个特征变量（详见表1），构成17×2562维特征矩阵。值得注意的是，17个特征变量包含16个自变量...

方法论

通过集成SVM、RF和XGBoost作为基学习器，构建了包括SVM-RF、SVM-XGBoost、RF-XGBoost和SVM-RF-XGBoost在内的stacking集成模型。基于准确率、精确率、召回率和F1分数的比较评估表明，所有集成模型及其组成个体模型均具有良好的预测能力。为增强模型可解释性和可信度，采用SHAP分析方法量化输入特征与事故预测间的非线性关系。

结果与讨论

测试集包含512起化工安全事故，其中52起为事故，460起为未遂事件。图4展示了模型预测与真实情况的混淆矩阵对比，列表示实际标签（"0"为未遂事件，"1"为事故），行对应预测标签。主对角线元素表示正确预测。模型准确预测了412-455起未遂事件和...

结论

本研究开发了一个机器学习框架，旨在改进化工生产事故预测并阐明致因因素与事故发生的关联机制。通过分析2562起化工安全事故，识别出包含动态特征和内在特征的新型特征集。设计了集成SVM、RF和XGBoost的stacking框架，构建了四种不同的预测模型。结果表明...