基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

两种预测模型在煤层瓦斯抽采量预测中的对比分析

本文分别采用灰色GM(1,1)预测模型与灰色马尔科夫预测模型对贵州某矿21124工作面运输巷本煤层瓦斯抽采量进行预测,其中灰色GM(1,1)预测模型的绝对误差为13.33%,灰色马尔科夫预测模型的绝对误差为4.22%;利用残差检验法对以上两种预测模型进行精度检验,其中灰色GM(1,1)预测模型的小误差概率为0.25,均方差比值为1.55,马尔科夫预测模型的小误差概率为0.92,均方差比值为0.46,结合预测精度等级划分,看出后者的预测精度级别更高;灰色马尔科夫预测模型更适合数据波动性较大的煤层瓦斯抽采量预测,与灰色预测模型相比,该法具有预测误差更小、预测精度更高、预测规律更符合实际数据的真实变化趋势等优点。     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

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。     

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。     

基于等维新息灰色马尔科夫的地铁客流量预测*

为准确预测地铁客流量的发展趋势,采用等维新息灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫模型相结合的方式建立等维新息灰色马尔科夫模型,探讨等维新息灰色马尔科夫模型在地铁客流量预测领域的应用;运用平均相对误差、后验差比值和小误差概率3种指标对模型精度进行检验。结果表明:等维新息灰色马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为Ⅰ级（优）,优于传统灰色GM(1,1)模型和等维新息灰色GM(1,1)模型的预测精度,更加符合地铁客流的实际情况。     

基于无偏灰色模型的煤矿百万吨死亡率预测

为预测中国煤炭行业安全生产状况发展趋势,构建无偏灰色预测模型对我国煤矿百万吨死亡率数据进行模拟预测。通过对我国2005—2010年度煤炭行业的百万吨死亡率有关数据进行模拟,并与传统的灰色GM(1,1)模型的预测模拟结果进行对比分析。计算结果表明:无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有偏差,预测精度较高,分析结果可靠,其中,平均绝对误差为0.030 6%,平均相对误差为2.71%,均低于传统GM(1,1)模型。预测数据显示近年来我国煤矿百万吨死亡率正逐步下降,2011年和2012年分别降至0.536%和0.411%,符合煤矿安全生产"十二五"规划要求。     

基于灰色马尔科夫模型的钻孔瓦斯流量预测

钻孔瓦斯流量是影响矿井瓦斯抽放效果的一个重要因素,为准确预测钻孔瓦斯流量,优化矿井瓦斯抽放工艺,将灰色系统理论与马尔科夫链预测相结合,充分利用两者的优点,通过对瓦斯流量原始数据处理,瓦斯流量状态划分,构建马尔科夫转移概率矩阵及Matlab分析软件进行计算的方法,建立灰色马尔科夫预测模型。结合现场工程实例,将该预测模型和GM(1,1)预测模型进行比较分析,结果表明,利用灰色马尔科夫模型预测钻孔瓦斯流量,能够消除GM(1,1)模型本身固有偏差,预测值平均相对误差为2.16%,最大相对误差仅为5.40%,均优于GM(1,1)模型。     

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。