铁路行车事故加权马尔可夫SCGM(1,1)c预测模型及应用

从铁路行车事故的预测问题出发,试图找到稳定有效的方法对铁路行车事故进行预测.首先引入BX数据生成法对原始数据序列进行处理,以弱化原始数据之间的随机性.建立了单因子系统云灰色SCGM(1,1)c模型,揭示铁路行车事故时序变化的发展趋势.参照原始数据的中心趋势曲线,来划分铁路行车事故状态,得到了状态转移概率矩阵.据此计算自相关系数并进行归一化,作为各步马尔可夫链的权重,提出了加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型,以修正SCGM(1,1)c模型的预测值,对铁路行车事故总数进行了拟合和预测.结果表明:相比较而言,加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型在对铁路行车事故的拟合和预测中均有较好的效果,拟合精度和预测精度分别达到了98.92％和96.36％.     

基于事故统计的大型游乐设施危险性分析和安全防范措施研究

本文通过对2004年以来国内外大型游乐设施运营过程发生的典型事故案例进行统计分析,共获得169起事故数据,其中国内事故42起、国外事故127起。按事故类型统计,机械伤害、高处坠落、高空滞留、碰撞伤害事故为主要事故类型,占事故总数的76%;按发生事故的设备类型统计,滑行类设备最容易发生事故,占事故总数的36%;按事故原因统计,设备因素和人为因素事故为主要事故原因,占事故总数的84%。同时找出大型游乐设施安全运营的主要危险因素,针对主要危险因素,提出相应的安全防范措施,为大型游乐设施的安全运营提供重要依据和参考。     

2021年1-2月国内生产安全事故统计分析

统计了2021年1-2月国内发生的各种生产安全事故53起,其中包括交通事故、矿业事故、化工事故、建筑事故、市政事故和其他事故.统计表明,在53起事故中,交通事故占30.19％,矿业事故占7.55％,化工事故占18.87％,建筑事故占15.09％,市政事故占7.55％,其他事故占20.75％.53起事故共死亡157人.死亡人数的百分比分别为交通事故34.39％,矿业事故占12.74％,化工事故占9.55％,建筑事故占14.01％,市政事故占9.55％,其他事故占19.75％.2021年1-2月生产安全事故发生较多的5个省和自治区分别为四川(6起)、安徽(6起)、山东(4起)、广西(4起)和浙江(3起);死亡人数较多的5个省和自治区分别为山东(27人)、安徽(22人)、江西(17人)、四川(14人)和广西(14人).     

基于GM(1,1)模型的铁路行车事故预测

铁路行车事故的发生具有偶然性 ,但可利用预测理论的方法加以预测。笔者简述了灰色理论中GM(1,1)预测模型的建模过程和精度检验的方法及步骤 ,在某铁路分局 1995～ 2 0 0 2年间的铁路行车事故统计的基础上 ,应用GM(1,1)预测模型预测了该铁路分局 2 0 0 4年的铁路行车事故发生趋势 ,经精度检验表明 ,模型的精度等级合格 ,其预测结果为铁路行车事故的防范和降低事故损失提供了指导和科学依据。     

2018年1-2月国内生产安全事故统计分析

统计了2018年1-2月国内发生的各种生产安全事故86起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在86起事故中,交通事故占41.86％,矿业事故占3.49％,爆炸事故占13.95％,火灾占17.44％,毒物泄漏与中毒占5.81％,其他事故占17.44％.86起事故共死亡265人.死亡人数的百分比分别为交通事故48.30％,矿业事故3.77％,爆炸事故7.92％,火灾13.21％,毒物泄漏与中毒8.30％,其他事故18.49％.2018年1-2月生产安全事故发生较多的4个省、自治区分别为广西(9起)、云南(7起)、陕西(7起)和安徽(7起);死亡人数较多的4个省、自治区分别为广东(32人)、广西(27人)、云南(26人)和河北(21人).     

2017年1-2月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年1-2月国内发生的各种生产安全事故164起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在164起事故中,交通事故占54.27％,矿业事故占5.49％,爆炸事故占9.15％,火灾占15.85％,毒物泄漏与中毒占4.88％,其他事故占10.37％.164起事故共死亡559人.死亡人数的百分比分别为交通事故58.68％,矿业事故9.66％,爆炸事故4.83％,火灾15.74％,毒物泄漏与中毒3.04％,其他事故8.05％.2017年1-2月生产安全事故发生较多的5个省分别为广东(14起)、四川(12起)、浙江(11起)、湖南(10起)和河南(9起);死亡人数较多的5个省分别为湖南(52人)、广东(49人)、浙江(44人)、四川(39人)和河南(36人).     

2021年9-10月国内生产安全事故统计分析

统计了 2021年9-10月国内发生的各种生产安全事故63起,其中包括交通事故、矿业事故、化工事故、建筑事故、市政事故和其他事故.统计表明,在63起事故中,交通事故占38.10％,矿业事故占6.35％,化工事故占12.70％,建筑事故占3.17％,市政事故占25.40％,其他事故占14.29％.63起事故共死亡195人.死亡人数的百分比分别为交通事故48.72％,矿业事故占5.64％,化工事故占11.28％,建筑事故占 1.03％,市政事故占21.03％,其他事故占12.31％.2021年9-10月生产安全事故发生较多的5个省、自治区分别为浙江(5起)、四川(5起)、内蒙古(5起)、黑龙江(5起)和辽宁(4起);死亡人数较多的5个省、自治区分别为黑龙江(25人)、河北(25人)、安徽(20人)、内蒙古(15人)和辽宁(14人).     

2021年5-6月国内生产安全事故统计分析

统计了 2021年5-6月国内发生的各种生产安全事故55起,其中包括交通事故、矿业事故、化工事故、建筑事故、市政事故和其他事故.统计表明,在55起事故中,交通事故占30.91％,矿业事故占9.09％,化工事故占14.55％,建筑事故占5.45％,市政事故占23.64％,其他事故占16.36％.55起事故共死亡209人.死亡人数的百分比分别为交通事故28.23％,矿业事故占9.57％,化工事故占16.27％,建筑事故占7.18％,市政事故占27.27％,其他事故占11.48％.2021年5-6月生产安全事故发生较多的5个省分别为浙江(6起)、四川(5起)、云南(4起)、黑龙江(4起)和湖北(3起);死亡人数较多的5个省分别为湖北(29人)、河南(22人)、四川(19人)、黑龙江(18人)和山西(13人).     

2021年7-8月国内生产安全事故统计分析

统计了2021年7-8月国内发生的各种生产安全事故70起,其中包括交通事故、矿业事故、化工事故、建筑事故、市政事故和其他事故.统计表明,在70起事故中,交通事故占40％,矿业事故占7.14％,化工事故占10％,建筑事故占7.14％,市政事故占17.14％,其他事故占18.57％.70起事故共死亡238人.死亡人数的百分比分别为交通事故36.55％,矿业事故占6.72％,化工事故占5.88％,建筑事故占5.46％,市政事故占16.39％,其他事故占21.43％.2021年7-8月生产安全事故发生较多的5个省和自治区分别为内蒙古(8起)、福建(6起)、安徽(6起)、四川(5起)和广东(4起);死亡人数较多的5个省和自治区分别为福建(33人)、安徽(21人)、内蒙古(18人)、广东(18人)和江苏(17人).     

2021年3-4月国内生产安全事故统计分析

统计了 2021年3-4月国内发生的各种生产安全事故54起,其中包括交通事故、矿业事故、化工事故、建筑事故、市政事故和其他事故.统计表明,在54起事故中,交通事故占48.15％,矿业事故占7.41％,化工事故占18.52％,建筑事故占1.85％,市政事故占11.11％,其他事故占12.96％.54起事故共死亡163人.死亡人数的百分比分别为交通事故55.21％,矿业事故占7.98％,化工事故占18.40％,建筑事故占1.23％,市政事故占6.75％,其他事故占10.43％.2021年3-4月生产安全事故发生较多的5个省分别为安徽(7起)、江苏(5起)、广东(5起)、黑龙江(4起)和湖南(3起);死亡人数较多的5个省、市分别为安徽(21人)、江苏(18人)、黑龙江(13人)、广东(10人)和上海(10人).     

2017年5-6月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年5-6月国内发生的各种生产安全事故112起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在112起事故中,交通事故占43.75％,矿业事故占3.57％,爆炸事故占8.93％,火灾占10.71％,毒物泄漏与中毒占9.82％,其他事故占23.21％.112起事故共死亡375人.死亡人数的百分比分别为交通事故48.53％,矿业事故7.20％,爆炸事故6.93％,火灾5.33％,毒物泄漏与中毒8.80％,其他事故23.20％.2017年5-6月生产安全事故发生较多的5个省分别为山东(12起)、云南(11起)、陕西(8起)、湖南(7起)和河北(7起);死亡人数较多的5个省分别为山东(52人)、河北(37人)、湖南(35人)、云南(34人)和广东(23人).     

2017年3-4月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年3-4月国内发生的各种生产安全事故163起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在163起事故中,交通事故占42.94％,矿业事故占7.98％,爆炸事故占9.20％,火灾占9.20％,毒物泄漏与中毒占4.91％,其他事故占25.77％.163起事故共死亡477人.死亡人数的百分比分别为交通事故55.35％,矿业事故10.69％,爆炸事故5.45％,火灾8.81％,毒物泄漏与中毒3.56％,其他事故16.14％.2017年3-4月生产安全事故发生较多的5个省、自治区分别为云南(11起)、广东(11起)、江西(10起)、河南(10起)和广西(10起);死亡人数较多的5个省、自治区分别为广东(38人)、云南(37人)、广西(32人)、湖南(30人)和安徽(28人).     

2017年7-8月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年7-8月国内发生的各种生产安全事故117起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在117起事故中,交通事故占61.54％,矿业事故占4.27％,爆炸事故占5.13％,火灾占4.27％,毒物泄漏与中毒占8.55％,其他事故占16.24％.117起事故共死亡502人.死亡人数的百分比分别为交通事故65.94％,矿业事故4.78％,爆炸事故3.39％,火灾3.39％,毒物泄漏与中毒5.98％,其他事故16.53％.2017年7-8月生产安全事故发生较多的5个省和自治区分别为广东(10起)、内蒙古(8起)、云南(7起)、四川(7起)和山西(6起);死亡人数较多的5个省和自治区分别为广东(57人)、陕西(43人)、内蒙古(31人)、四川(29人)和云南(27人).     

2016年11-12月国内生产安全事故统计分析

统计了2016年11-12月国内发生的各种生产安全事故135起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在135起事故中,交通事故占56.30％,矿业事故占8.15％,爆炸事故占7.41％,火灾占7.41％,毒物泄漏与中毒占3.70％,其他事故占17.04％.135起事故共死亡496人.死亡人数的百分比分别为交通事故50.60％,矿业事故13.51％,爆炸事故4.64％,火灾3.43％,毒物泄漏与中毒2.62％,其他事故25.20％.2016年11-12月生产安全事故发生较多的5个省分别为山东(24起)、云南(11起)、广东(10起)、四川(8起)和湖南(8起);死亡人数较多的5个省、自治区分别为江西(90人)、山东(49人)、云南(49人)、内蒙古(37人)和湖北(32人).     

2017年11-12月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年11-12月国内发生的各种生产安全事故115起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在115起事故中,交通事故占47.83％,矿业事故占6.96％,爆炸事故占12.17％,火灾占8.70％,毒物泄漏与中毒占6.09％,其他事故占18.26％.115起事故共死亡388人.死亡人数的百分比分别为交通事故49.74％,矿业事故6.70％,爆炸事故6.96％,火灾13.92％,毒物泄漏与中毒7.73％,其他事故14.95％.2017年11-12月生产安全事故发生较多的5个省分别为山东(11起)、云南(9起)、陕西(8起)、广东(8起)和四川(7起);死亡人数较多的5个省分别为安徽(37人)、云南(36人)、河北(34人)、山东(28人)和陕西(24人).     

2002-2014年我国煤矿重特大事故特征及发生规律研究

为了研究我国煤矿重特大事故的一般规律,分析了2002-2014年我国煤矿发生的421起重特大事故,得到我国煤矿重特大事故的基本特征.利用统计分析法从地域、类型、所有制3个维度综合分析了421起煤矿重特大事故.结果表明:山西、贵州、河南、黑龙江和湖南5个省份的重特大事故起数和死亡人数分别占全国总数的56.1％和56.8％,是我国需重点监管和治理的省份,并对山西、河南和黑龙江3省重特大事故频发的原因进行了分析;瓦斯事故和水害事故的发生起数及死亡人数占比分别为83.3％和86.3％,是需要重点防治的事故类型;国有重点煤矿重特大事故平均每起死亡人数为29.87,且近两年重特大事故起数和死亡人数均大幅度上升,是需要重点防范的对象;乡镇煤矿重特大事故起数及死亡人数下降速度均较快,但事故起数和死亡人数仍较多,是国家重点监控、治理的对象.     

基于FDA事故致因模型的铁路行车安全管理研究*

为了从安全信息视角深入分析铁路行车事故原因,基于信息学、管理科学和行为科学等相关理论知识,结合铁路行车事故致因原理,构建铁路行车FDA（Forecast-Decision-Action）事故致因模型。该模型由行车人员、铁路运输企业和国家铁路局3条事故致因子链和1 条事故致因主链构成,进一步归纳总结出3条子事故域、1条总事故域及各阶段正常运行所需要的安全信息。研究结果表明:破坏事故致因主链或破坏3条事故致因子链,防止不安全物态,可以有效预防铁路行车事故发生。以“4·28胶济铁路特别重大交通事故”为例论证模型具有实用性。     

基于DEMATEL的铁路行车人因事故关键因素实证分析

针对铁路行车人因事故受多因素交互影响的问题,提出了一种基于信息熵和DEMATEL法耦合的铁路行车人因事故关键因素实证分析方法。首先依据铁路行车人因事故认知行为模型,从感知、决策、计划和执行4个过程分析铁路行车人因事故的影响因素;然后综合运用信息熵和DEMATEL法构建关键因素量化识别模型,利用中心度和原因度两个参数分析铁路行车人因事故的关键影响因素;最后,结合2008—2013年铁路行车人因事故数据进行实证分析。结果表明,机车操作人员相关情形记忆失误、情景诊断失误、未严格执行操作规则和采取错误行动是铁路行车人因事故的关键影响因素。