基于新维灰色理论的建筑安全事故与死亡人数预测

为提高建筑安全事故发生起数以及死亡人数的预测精度,探究两者间关系,本文在灰色GM(1,1)预测模型的基础上,构建建筑安全事故起数与死亡人数新维灰色预测模型,通过相对误差对预测结果进行检验,并运用该模型对2011-2022年全国建筑安全事故发生起数和死亡人数进行预测,证明两者之间具有正相关关系.结果表明:该模型对于建筑安全事故起数与死亡人数的预测精度较高,能够为建筑行业事故防控提供良好的指导意义.     

基于GM(1,1)模型的军用车辆交通事故预测研究

在分析军用车辆交通事故预测技术重要性的基础上,根据2005—2009年的军用车辆交通事故原始数据,建立军车交通事故的GM(1,1)灰色预测模型。对军用车辆交通事故起数和死亡人数进行短期预测,并通过实例验证预测模型的适用性。通过模型验证结果可以看出:GM(1,1)模型预测所得数据较为精确。预测结论如下:未来几年,军车交通事故会稳步下降,事故发生次数会快速减少,但死亡人数相对减少较缓。     

改进GM(1,1)模型在我国危险化学品事故预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型建模方法存在偏差,当发展系数的绝对值较大时,模型偏差较大,无法用于中长期预测,甚至不能做短期预测等问题.从优化GM(1,1)背景值出发,通过提高背景值的构造精度,实现对传统GM(1,1)模型的改进,利用MATLAB软件编制高效的计算机程序,实现模型的模拟和预测,并将其应用于我国危险化学品事故起数及死亡人数预测.实例结果表明,改进GM(1,1)模型无论对变化平缓的低增长序列,还是变化急剧的高增长序列,都有较好的适应性,及更好的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径.     

建筑施工事故非线性灰色伯努利模型预测

为提高建筑施工事故灰色预测模型精度,在传统GM(1,1)模型基础上,建立非线性灰色伯努利模型(NGBM),并采用粒子群优化(PSO)算法对参数进行优选。以2001—2011年全国建筑事故死亡人数统计数据为基础,运用该模型对2012—2013年的相应人数进行预测,并与GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的结果相对比。结果表明,NGBM拟合精度最好,平均相对误差仅为2.65%,验证了模型的可行性和准确性。     

道路交通事故死亡人数预测模型对比研究

为准确预测交通事故死亡人数,选取人、车、路和经济发展水平作为主要因素,建立GM(1,1)和Verhulst模型,进行事故预测和精度分析。结合马尔科夫方法,对已建立的模型进行修正,构建GM(1,1)-Markov,GM(1,3)-Markov和Verhulst-Markov模型。应用上述模型预测安徽省2012—2014年交通事故死亡人数。分析结果表明:应用GM(1,1)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-8.4%,-12.81%和-13.18%;应用GM(1,3)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-31.86%,-44.66%和-57.50%;应用Verhulst-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-2.68%,-2.88%和-2.42%。Verhulst-Markov模型的预测精度更高,可用来预测今后的道路交通事故死亡人数。     

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。     

基于最优加权的道路交通事故组合预测模型

针对各种单一灰色预测方法存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测方法。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)模型和Verhulst模型相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定了组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故数据死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了预测。预测结果表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型和Verhulst模型具有更高的预测精度。     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。     

塔克拉玛干沙漠公路交通事故趋势预测分析

应用塔克拉玛干沙漠干线公路建成通车以来的交通事故统计数据,在分析交通事故主要指标发展变化特征和分布特征的基础上,建立了适用于沙漠公路交通事故特点的GM(1,1)预测模型,对未来几年内交通事故发展趋势进行了预测。预测结果表明,未来几年沙漠公路交通事故次数、死亡人数、受伤人数以及直接经济损失等4项指数将分别以15.9%,10%,4.5%和5%的年平均增长率快速增长。同时针对预测结果提出了相应的对策。     

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。     

灰色预测在平朔煤炭工业公司安全生产中的应用

利用灰色系统理论,建立了平朔煤炭工业公司事故伤亡率的GM(1,1)动态预测模型,并采用残差修正方法,提高了预测精度.对于该矿山有效地控制安全事故的发生,减少其造成的经济损失起到了重要的作用.     

灾变预测在火灾预测中的应用

简述了灰色理论中灾变预测的特点及其建模过程，并将其应用于湖南省和山东省火灾预测之中。经检验，模型的精度等级为好，模型的预测结果可靠，对于消防部门火灾的预测有一定帮助。     

基于灰色马尔可夫的道路交通事故预测

探讨灰色马尔可夫模型在道路交通事故中的具体应用。灰色模型适用于短期、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。灰色马尔可夫模型结合了灰色GM(1,1)模型和马尔可夫理论的优点,利用灰色模型进行长期预测,再利用马尔可夫链理论进行波动状态预测,最后得到期望值。该模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响,提高了灰色预测的准确度。实例结果,证明灰色马尔可夫GM(1,1)模型具有较好的应用价值,为道路交通安全管理提供了有用依据。     

基于灰色Elman神经网络的煤矿事故预测

随着煤炭工业的快速发展，煤矿事故频繁发生，安全生产形势依然严峻。针对煤矿事故的特点，根据我国1998～2007年煤矿事故数据，将灰色预测模型GM（1，1）与Elman神经网络预测模型相结合，建立煤矿事故预测模型。结果表明，灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型，符合煤矿事故的特点。由此可对煤矿事故进行科学的预测与分析，为安全管理提供依据，以最大限度地减少事故的发生。     

基于灰色新陈代谢马尔可夫模型的飞行事故预测

灰色预测适用于时间短、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。笔者结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立飞行事故预测模型。模型去掉已失去参考价值的历史老信息,补充新信息,克服了随机波动性数据对飞行事故预测精度的影响,提高了灰色预测的应用水平。实例预测1973—2008世界飞行事故,其结果证明了灰色新陈代谢马尔可夫GM(1,1)模型预测精度较高,可用于飞行事故预测,具有较强的科学性和实用性。     

单变量灰色预测模型在煤矿开采沉降预测中的对比分析

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识,建立基于贫信息的传统GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型、时序残差GM(1,1)模型,又建立基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzⅠ和灰色LogisticⅠ模型与具有相对误差的灰色CompertzⅡ和灰色LogisticⅡ模型,并将其应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的实际预测分析中,对该矿2007年度1—10月的地表高程损失量进行灰色生成后,建立了7种灰色预测模型。根据其预测值的精度检验结果对比分析表明,所建立的7种模型均为一级(好)模型,且灰色CompertzIⅡ和灰色LogisticIⅡ模型远优于传统GM(1,1)模型,预测精度高,可靠性强,对煤矿开采的复垦规划有重要指导作用。     

基于最小二乘法的灰色 GM（1，1）改进模型在非煤矿山事故预测中的应用

根据灰色理论及其相关理论,通过对GM（1,1）模型中微分方程使用最小二乘法多项式拟合来求解,提出一种改进GM（1,1）模型。将改进模型的预测精度与原始模型进行了比较得出采用二次多项式拟合的改进模型预测精度高于原始模型,因此采用二次多项式拟合GM（1,1）改进模型。并将该改进模型用于我国非煤矿山事故预测中,对2008-2010年我国非煤矿山伤亡事故死亡率进行预测性计算并且与真实数据进行了比对,进一步验证了模型的可行性。