基于Kalman滤波理论的矿山企业伤亡事故预测

结合矿山企业伤亡事故统计的特点，在充分掌握用于伤亡事故预测方法的基础上，选择基于Kalman滤波理论构建矿山企业千人负伤率预测模型，并对该模型的具体算法进行了改进。以我国某矿山的千人负伤率统计数据为例对该模型进行验证。结果表明，该模型预测精度较高，预测效果比较理想，不失为一种有效的预测方法。     

煤矿安全宏观预测方法综述

对几种比较适用于预测煤矿安全宏观预测的方法(线性回归预测、非线性回归预测、灰色预测、马尔柯夫链预测、灰色马尔柯夫链预测、神经网络预测法)进行了介绍,并作了进一步评述和探讨.     

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.     

基于灰色BP网络的火灾事故预测

将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型.该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛速度.与单一的GM(1,1)模型相比,该模型预测结果具有更高的精度.     

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。     

灰色Elman神经网络在火灾事故预测中的应用研究

针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色Elman神经网络火灾事故预测模型。依据我国1998—2007年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色Elman神经网络模型对1998—2005年数据(火灾起数)进行拟合,对2006年、2007年数据进行(火灾起数)预测。结果表明:灰色Elman神经网络火灾事故预测模型符合火灾事故的特点;有效地解决了传统灰色预测模型在火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度;可对火灾事故进行预测与分析,为消防安全管理提供依据,以最大限度地减少火灾事故的发生。     

煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

硫化矿石堆自燃的灰色预测研究

采用灰色预测模型GM(1,1)对硫化矿石堆的自燃进行预测.根据相同间隔时间的矿石温度,通过灰色计算得出下一个或以后几个时间段的温度,将预测的温度与已有试验数据进行比较;参照硫化矿的发火周期,预测几天后矿石堆的自热状态,从而指导工作人员采取相应的防、灭火措施.实例验证表明,GM(1,1)适用于硫化矿的自燃预测.本研究对矿山安全建设工作具有一定的参考价值.     

GM(1,N)模型在城市道路交通噪声预测中的精度分析

根据武汉市1998～2002年城市道路交通噪声检测数据以及相关的数据,分析相关因素的选取对GM(1,N)灰色模型的预测精度的影响.结果表明选取相关因素会降低GM(1,N)灰色模型的精度,而GM(1,1)模型则有较好的预测精度;利用GM(1,1)模型对武汉市2008年前的道路交通噪声进行了预测.     

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。