基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

民航事故征候的灰色马尔可夫预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容.掌握民航事故征候的发展状况并据此提出相应的安全措施,可减少民航事故的发生.在民航事故征候灰色预测基础上,引入马尔可夫链(Markov Chains)预测理论,建立事故征候的灰色马尔可夫预测模型.该模型具有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围.对某一航空公司过载大事件的灰色马尔可夫预测和检验分析表明,事故征候的灰色马尔可夫预测模型精度高于GM(1,1)模型预测精度.研究表明,灰色马尔可夫预测模型可用于民航事故征候的预测.     

铁路行车事故预测方法分析与比较

对铁路行车事故的特点和类型进行分析;根据美国铁路2005年安全年报提供的数据,运用灰色系统理论和BP神经网络方法建立铁路行车事故的预测模型;利用MATLAB软件进行预测仿真,比较和分析两种预测方法的精度及特点。结果表明:灰色系统理论预测结果固定,短期效果比较好;BP神经网络预测具有适应性和灵活性,适用于长期预测。采用灰色系统理论和BP神经网络进行铁路行车事故的预测,克服了传统数学统计预测方法中建立复杂的数学模型,预测准确性低的缺点,对预防和控制铁路事故的发生,降低事故损失具有现实意义。     

基于灰色-马尔科夫链理论的建筑施工事故预测研究

我国建筑事故预测中具有统计数据少、数据波动性大等特点,缺乏具有高精度、可操作性强的预测模型。将灰色系统理论和马尔可夫原理相结合,充分发挥了灰色系统理论适用于小样本数据拟合和马尔可夫适合处理数据波动大的系统过程的优势,通过GM(1,1)模型的建立,提出一种适合建筑事故统计数据特点的灰色马尔可夫预测方法。将该方法应用于1994—2007年建筑施工事故次数分析,以此为基础对2008—2009年的建筑施工事故次数进行预测。研究结果表明:基于灰色马尔可夫理论建筑事故预测结果精度可达90%以上。     

基于B/S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现

为了使煤矿管理者能直观便捷的掌握事故的相关信息,事先掌握煤矿安全状态的优良,利用B/S模式和灰色预测理论,针对煤矿事故统计数据,建立了灰色预测模型,并分析验证灰色预测模型应用于煤矿事故预测的可靠性.最后,以c语言为基础编程语言,利用Visual Studio2010和SQL server 2008软件设计和开发了煤矿事故预测模块,实现了煤矿事故在线管理与预测功能的可视化.     

灰色系统理论在燃气事故中的应用研究

文章根据《全国燃气事故分析报告》中燃气事故类型整理相关数据,运用灰色系统理论对燃气事故进行研究。首先,构建GM(1,1)灰色预测模型对3类燃气事故的未来事故数量进行预测。经检验,该模型对3类燃气事故的预测具有较好的可靠性和精准度,能够适用于工程实际。其次,对各类型燃气事故原因进行分类,采用灰色关联分析的方法找出各类型燃气事故的主要致灾原因并提出相关建议。     

安全事故指标多变量灰色预测方法及应用

应用安全目标管理理论的基本原理,阐述了事故指标的性质和作用,识别影响事故系统的经济社会因素,构建事故控制指标预测的多变量灰色方法模型。引入事故折减系数对政策干预成效进行量化表征,并构建事故折减系数的预测模型,得到基于安全改善的绩效指标。结合事故指标历史数据进行应用研究,结果表明多变量灰色模型在事故指标趋势预测方面具有较高的准确性。     

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。     

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.     

关于铁路行车事故预测的应用研究

本文论述了事故预测对铁路行车安全的重要性,并应用灰色预测模型和概率回归估计法模型研制了预测软件,进行铁路行车事故的宏观及微观预测,为采取有针对性的防范措施提供一个可靠信息。     

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     

地下商业街建筑人员疏散预测

利用网络控制原理地下商业街建筑人员疏散行为进行模拟,建立疏散预测模型,通过计算机软件的开发预测建筑人员疏散所需时间动态模拟疏散过程。并根据预测结果对建筑方案及疏散计划方案加以修改完善,以保证建筑中所有人员在火灾发生时得以安全疏散。     

Driver Celeration Behavior and the Prediction of Traffic Accidents

A study was undertaken to investigate whether driver celeration (overall mean speed change) behavior can predict traffic accident involvement. Also, to test whether acceleration, deceleration or the combined celeration measure was the better predictor. Bus driver celeration behavior was measured repeatedly in real traffic, driving en route, and correlated with accidents for which the drivers were deemed at least partly responsible. Correlations around .20 were found in several samples between celeration behavior and culpable accidents for a 2-year period. The results show that although celeration behavior is only semi-stable over time, it predicts with some accuracy individual accident involvement over 2 years. The predictive power of acceleration and deceleration was slightly lower than the combined measure, in accordance with theory. The correlations found were strong enough to warrant the use of celeration behavior as a predictive variable for transportation companies in their safety work.     

Prediction of vapour cloud explosions using the SCOPE model

The SCOPE 3 model (Shell Code for Overpressure Prediction in gas Explosions) has been developed to predict the overpressures which could be generated by gas explosions in vented enclosures, such as offshore modules. SCOPE 3 attempts, wherever possible, to model the underlying physical processes in an explosion. This phenomenological approach gives greater confidence in predictions for full-scale events than methods based simply on correlations of experimental data.     

Prediction models for the flash point of pure components

The flash point for a liquid is defined as the lowest temperature at which its vapor forms a spontaneously ignitable mixture when brought in contact with air. Having a good estimation of the flash point temperature at normal conditions is relevant because it is one of the main properties used to characterize fire and explosion hazards for liquids. Most of predictive correlations in the literature include a physical effect by including the normal boiling temperature in their formulation. To achieve combustion, sufficient evaporation is required and then a part of the liberated energy from the combustion is used to support the evaporation. Thus the evaporation energy and a chemical effect given by the heat of reaction are incorporated in this work. It is firstly verified that the relation between the flash point temperature and the normal boiling temperature tends to be a constant. Thus a heuristic approach based on 611 chemical species of diverse families indicates that this relation is around 0.75. The dispersion of the error has been reduced by using two proposed correlations where both physical and chemical properties are included in the model. In particular, the second equation is based on the group contributions method, which has been developed for alkanes. This method is in fact a combination of the group contributions method and the first model to overcome the difficulties in predicting isomeric differences.     

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。     

工业设备的震害预测研究

综合考虑地震作用和结构材料的随机性 ,运用概率论的知识建立了地震作用下钢铁工业设备各种破坏形式的极限状态方程 ,并求出了对应于某种地震烈度 ,设备出现各种破坏状态的概率。在此基础上 ,通过模糊综合评判的手段提出了工业设备的震害预测方法 ,并编制了相应的软件。此种方法的建立使设备抗震预测变得方便、可行。     

基于改进的最小二乘法瓦斯涌出量预测

通过对基于绝对误差最小的传统最小二乘法与在此基础上考虑相对误差的改进最小二乘法的比较,得知改进的最小二乘法预测更为准确。现场应用于鹤壁四矿的相对瓦斯涌出量随深度变化的预测,建立了瓦斯涌出量预测模型,通过预测值与实际值比较,证明改进的最小二乘法预测鹤壁四矿瓦斯涌出量是可行的、有效的,对指导煤矿安全生产具有重要意义。     

混沌理论在事故分析及预测中的应用

在对江苏常州市某公司安全事故资料进行大量调查与统计的基础上,应用混沌理论分析了该公司安全事故的混沌特征,指出了事故对初始条件的敏感依赖性和事故的长期不可预测性。应用重构相空间理论对安全事故次数的时间序列进行了分析和预测。同时,还对安全事故统计资料进行了R/S分析,得出该时间序列以2 0 0 1年6月为界限,存在两个Hurst指数,H1=1.6 82 8和H2 =0 .2 936 ,表明在以3个月为时间统计尺度的条件下,事故发生次数在前一时间段整体表现为持久相关性,而在后一时间段表现为反持久相关性。预测与分析结果与实际情况符合较好,表明应用混沌理论进行事故分析与预测是可行的,反映了事故的发展趋势。     

灰理论在企业职工工伤事故频率预测中的应用

简述了灰理论中GM(1,1)动态预测模型的特点及其建模过程,并将其应用于企业职工工伤事故频率预测中。经检验,模型的精度良好,预测结果可靠,有利于企业发现和掌握安全生产规律,以及对生产的未来状态作出科学的定量预测。通过实例验证了该模型的有效性。