基于改进的非线性GM(1,1)模型的职业病预测研究

为了更准确地预测职业病，在传统GM(1,1)模型的基础上，提出改进的非线性GM(1,1)模型，在传统的GM(1,1)模型中引入弱化算子，将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设，提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象，进行数据拟合和预测分析，其中以2014年职业病例数作为验证数据，并利用后验差比值和小误差概率2个参数，检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知:在职业病发病趋势的预测方面，改进的非线性GM(1,1)模型的预测精度提高到一级，曲线拟合度较高，预测得到2015年的职业病例数为34 900例。     

安全人性与安全法律法规的互为影响关系研究

为明晰安全人性与安全法律法规间的互为影响关系,从而丰富安全法律法规制定的理论依据,基于安全人性与安全法律法规的内涵,剖析安全法律法规对安全人性的影响作用,构建并解析安全法律法规对安全人性的作用模型。在此基础上,分析安全人性对安全法律法规制定的影响,并深入阐释基于安全人性的安全法律法规制定的基本模式及其安全人性学依据。结果表明,安全法律法规与安全人性间是相辅相成的互为作用关系,安全法律法规是实现安全人性平衡的核心手段,而安全人性是安全法律法规制定的重要基础。