系统安全预测的本质与组合预测

详细分析了系统安全预测的内在规律性、有效时间长度及有效性等方面的问题 ,提出了安全预测的本质就是建立系统安全可预测的思想。并针对目前的安全预测方法 ,提出了组合预测法 ,以提高安全预测的精度和准确性     

基于机器学习的电动汽车电池系统的风险预警

为提高动力电池在实车工况下安全预警的及时性和准确性，将电池系统安全预警问题提炼为关键状态预测及基于预测状态的预警分类2大科学问题，根据实车运行中的电池状态数据，选择电池的单体电压最高值、单体电压极差等作为关键预测对象；利用费舍尔计分和最大信息系数(MIC)进行特征选择，采用样本卷积和交互网络模型(SCINet)实现关键状态预测；基于预测的状态，建立多分类随机森林(RF)模型，对动力电池的安全风险进行分级预警。研究结果表明：该模型对电池多个参数具有很强的预测能力，如预测1 min后单体电压最高值的均方根误差(RMSE)为0.027 1,温度最高值为0.054 0;对电池系统1 min后安全风险等级预测的查准率为84%,宏平均f₁分数为74%。     

安全控制论的理论基础和应用

用现代控制论原理，通过分析安全系统的结构及其特性，建立了安全系统状态方程和安全度的动态模型，探讨了安全系统的宏观预测及状态方程的参数辨识问题。运用本文所述方法，曾在几个工厂进行试点，取得良好效果。     

还安全评价报告的应有作用

安全评价是落实《安全生产法》《安全生产许可证条例》《危险化学品建设项目安全许可实施办法》等法律法规和规定要求的具体措施。安全评价的目的是查找、分析和预测工程、系统存在的危险、有害因素及危险、危害程度，提出合理可行的安全对策措施，指导危险源监控和事故预防，以达到最低事故率、最少损失和最优的安全投资效益。     

系统安全指灰色—马尔柯夫预测模型及其应用

借鉴最新预测理论，对系统安全指标指出了新的预测方法，即灰色－马尔柯夫联合预测法，该方法吸收了灰色理论和马尔柯夫理论的优点，为企业提供更为切合实际的近期或中长期安全指标值。     

事故隐患的预测与处理在安全工作中的地位和作用

“安全第一，预防为主”的方针告诫我们，要把安全工作放在第一位，最主要的工作就是抓好预防工作。所以，安全工作的好坏关键在事故隐患的预测与处理。１事故隐患的预测与处理是安全科学的重要组成部分，也是安全生产方针的主要内容事故同一切事物一样，都有其一定的环境、条件和发展过程，一旦环境和条件成熟，事故必然要发生。但是，必然性不等于不能控制，这就要求我们掌握事故发生的必然性，有目的地改变促成事故发生的环境和条件，使事故消灭在萌芽之中。事故隐患的预测与处理，恰好解决了上述问题。所以，事故隐患的预测与处理是安全…     

中国安全生产大趋势已进入拐点——生产安全事故宏观预警与发展态势分析

为认清我国安全生产形势现状与发展趋势，作者应用比较研究和预测分析方法，回顾总结了我国生产安全事故历史演变特点，对事故死亡人数、十万死亡率和重大事故发生频率等安全生产指标作了近中期预测模拟分析；结合我国经济社会发展现状，提出了中国安全生产大趋势已进入拐点的判断，并建议在新的历史机遇面前，对安全生产监管模式做重大调整，推进安全生产形势根本性好转，实现安全发展。     

数据挖掘在预测组织事故防控效果中的应用*

为进一步探索数据挖据技术在组织事故预防工作中的融入性与适用性，基于24Model构建事故预控基础模型,通过预测准确率数值及接受者操作特性曲线（ROC曲线）对比分析随机森林（RF）、支持向量机(SVM)、决策树（DT）与神经网络（NN）4种方法对组织事故防控效果的预测性能。结果表明:针对事故率控制（Y1）、职业危害预防（Y2）、财产损失3类预测目标（Y3），RF方法均能达到较高的准确率及稳定性，具有较优的预测性能。根据特征重要度（FI）排序，明确对组织事故水平影响最显著的因素为安全实践活动认知（SC5）及安全管理程序文件（SMS3），FI值均大于0.150 0。研究结果可为有效预测组织事故防控效果提供方法依据，同时为企业安全工作的规划设计提供思路。     

安全评价的过程、分类及法律要求

安全评价作为预测、预防事故的重要手段，将传统安全管理方法的凭经验进行管理，转变为预先辨识系统的危险性，事先预测、预防的“事前过程”。因此，可以说安全评价是安全管理和决策科学化的基础，是依靠现代科学技术预防事故的具体体现。     

事故预测数学模型在矿山安全管理中的应用

根据已知伤亡事故数据，利用数学方法，即回归预测法和灰色预测法探索未来伤亡事故发生的规律，已在安全领域受到青睐。本文运用回归预测法对通化市矿山企业职工因工死亡事故建立了预测数学模型，从而使安全管理由事故管理型走向了事故预防型。通化市辖７个县（市）区，位...     

隧道渗涌水量的随机模型预测

渗涌水问题是常见的隧道病害 ,是影响隧道正常使用 ,危及行车安全的重要因素。因此 ,科学地预测隧道涌水量大小 ,是制定最优防治水方案 ,确保安全通车的关键。笔者以大瑶山隧道渗涌水量的实测数据为基础 ,应用随机过程的理论和方法 ,建立了隧道渗涌水量的平稳序列预测模型 ,并将预测值与实测结果进行了对比 ,比较吻合。     

乌鲁木齐市冬季空气中SO_2浓度与空气湿度的关系及对人体的影响

根据乌鲁木齐市2000年11月-2001年3月和2001年11月-2002年3月两个冬季大气中SO_2浓度的月平均值,对乌鲁木齐市冬季SO_2与空气湿度的关系进行了研究,并分析了产生的原因及造成的后果。     

关于安装月台防护栏防止叉车事故的研究

叉车事故是铁路装卸作业的惯性事故，本文研究了安装月合防护栏防止叉车事故的必要性和可行性。实践表明，这种安技措施对减少叉车事故有十分明显的效果。     

基于BP神经网络人群流量预测的实现

人群拥挤踩踏突发性的特点决定了现场的事故救援措施效果较差,事前预防是唯一有效的策略。对商业区人群流量进行预测,对于合理控制商业网点人口,预防人群类事故的发生具有重要的意义。本文介绍了基于BP神经网络的人群流量预测方法,利用Matlab建立了相关模型,并结合实际数据对模型进行了调整,分析了隐含层神经元个数、不同输入-输出结构、不同传递函数等因素对网络性能的影响。研究表明利用神经网络的非线性映射能力对人群流量进行预测时可行的。     

液氯汽车罐车罐体安全附件泄漏事故树分析

液氯汽车罐车在运输过程中可能会发生氯气泄漏,由于罐体安全附件密封点较多,因而绝大多数泄漏发生在安全附件上。运用事故树(FTA)分析方法分析了液氯汽车罐车罐体安全附件泄漏事故的原因,最后提出了防止此类事故发生的措施。     

部队防化救援装备现状及其发展趋势

本文基于我国化学事故多发,面临着严峻的形势,介绍了部队在处置化学事故时承担的主要任务,以及解放军、公安消防部队和武警部队防化救援装备的现状,并对其趋势进行了展望。     

小断面锚网支护工作面上下隅角安全问题的探讨

利用事故树对小断面锚网支护方式下,上下隅角的安全问题进行了分析,求出了最小割集和基本事件的结构重要度,提出了防止事故的方案,并在现场应用中取得了良好的效果。     

基于ARIMA和XGBoost组合模型的交通事故预测

近年来交通事故及其损失严重影响社会经济的发展和人民生活的提高,交通事故预测可以为交通事故预防提供数据支持。基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和极端梯度提升(XGBoost)模型,构建时间序列组合预测模型,对交通事故相关指标进行趋势预测。根据交通事故的特点,选定"事故起数""受伤人数""死亡人数"及"损失"4个指标。首先,根据自相关、偏自相关图确定ARIMA模型参数,根据AIC(赤池信息准则)值确定最终模型;然后,对4个指标的ARIMA模型预测结果的残差构建残差序列,对其进行XGBoost建模,得出修正后的残差预测值;最后,根据残差预测值和ARIMA模型预测值得出组合模型最终的预测值。实例结果表明,4项指标的混合预测模型的预测精度均优于单一的ARIMA模型和Holt-winters模型,其中以"受伤人数"和"死亡人数"的模型改善效果最为显著,"受伤人数"指标的平均绝对百分比误差降低了5.431 7个百分点,"死亡人数"指标的平均绝对百分比误差降低了3.625 9个百分点。     

新时期加强企业安全文化建设的思考

目前全国的安全生产保持总体稳定、趋于好转的发展态势，但是形势依然严峻，各种重特大事故造成群死群伤的事件仍时有发生，其中由于人的安全意识不高而导致事故发生的现象越来越严重。因此如何增强人的安全意识，搞好企业安全文化建设已是目前亟待解决的问题。本文重点分析了安全文化的内涵，阐明新时期加强企业安全文化建设工作的重要意义，提出了现阶段做好企业安全文化建设工作的对策。     

What-You-Look-For-Is-What-You-Find – The consequences of underlying accident models in eight accident investigation manuals

Accident investigation manuals are influential documents on various levels in a safety management system, and it is therefore important to appraise them in the light of what we currently know – or assume – about the nature of accidents. Investigation manuals necessarily embody or represent an accident model, i.e., a set of assumptions about how accidents happen and what the important factors are. In this paper we examine three aspects of accident investigation as described in a number of investigation manuals. Firstly, we focus on accident models and in particular the assumptions about how different factors interact to cause – or prevent – accidents, i.e., the accident “mechanisms”. Secondly, we focus on the scope in the sense of the factors (or factor domains) that are considered in the models – for instance (hu)man, technology, and organization (MTO). Thirdly, we focus on the system of investigation or the activities that together constitute an accident investigation project/process. We found that the manuals all used complex linear models. The factors considered were in general (hu)man, technology, organization, and information. The causes found during an investigation reflect the assumptions of the accident model, following the ‘What-You-Look-For-Is-What-You-Find’ or WYLFIWYF principle. The identified causes typically became specific problems to be fixed during an implementation of solutions. This follows what can be called ‘What-You-Find-Is-What-You-Fix’ or WYFIWYF principle.