基于混沌、灰色理论模型,预测煤矿生产中安全状况的对比分析

建立煤矿安全生产状况预测的非线性回归模型、混沌动力学模型、灰色模型和灰色残差模型,用4种模型对我国百万吨煤矿死亡率进行预测分析,其结果表明:混沌动力学预测模型和非线性回归模型使用参数较少、计算简单,易于推广,但预测精度尚不高,误差较大;使用灰色残差模型进行预测,虽然计算复杂,但预测精度较高,验证2007年度百万吨死亡率相对误差仅为0.96%,煤炭生产的安全性指标百万吨死亡率宜采用残差模型进行预测。笔者认为,灰色残差模型在对煤矿安全生产的宏观管理领域有广泛的应用前景。     

交通事故时间序列预测模型研究

为提升交通事故时间序列预测精度,建立一个基于相关向量机(RVM)的交通事故时序序列预测模型。结合RVM的建模与求解思想,建立交通事故时间序列预测函数关系式;设计交通时序参数预测模型实现流程,并选取均方根误差(RMSE)、模型训练时间等作为评价指标;以我国交通事故数、万车死亡率、10万人口死亡率为例,验证所建模型的有效性。实例验证表明:所建模型对不同的交通事故时间序列指标预测效果良好,预测精度高于灰色预测、自回归移动平均模型、支持向量机(SVM)等经典模型。     

中国火灾最佳灰色回归组合预测模型

火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为。研究火灾发生的规律及发展趋势,具有实用价值。笔者给出最小二乘估计意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得其权的公式和证明权的惟一性;用回归分析方法建立多个回归模型,并按3条标准即①回归指数大、②系统误差小、③模型精度高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按3条标准即①后验差比值小、②小误差概率大、③预测关联度大,选定最佳灰色模型;再将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立中国火灾最佳灰色回归组合预测模型。组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了预测精度,减少了预测误差。组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程。     

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。     

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.     

基于最优加权的道路交通事故组合预测模型

针对各种单一灰色预测方法存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测方法。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)模型和Verhulst模型相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定了组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故数据死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了预测。预测结果表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型和Verhulst模型具有更高的预测精度。     

基于GM(1,1)模型的军用车辆交通事故预测研究

在分析军用车辆交通事故预测技术重要性的基础上,根据2005—2009年的军用车辆交通事故原始数据,建立军车交通事故的GM(1,1)灰色预测模型。对军用车辆交通事故起数和死亡人数进行短期预测,并通过实例验证预测模型的适用性。通过模型验证结果可以看出:GM(1,1)模型预测所得数据较为精确。预测结论如下:未来几年,军车交通事故会稳步下降,事故发生次数会快速减少,但死亡人数相对减少较缓。     

基于灰色BP神经网络组合模型的水上交通事故数预测

为了提高水上交通事故数的预测精度,在灰色预测模型与BP神经网络模型相组合的基础上,建立了灰色BP神经网络组合预测模型。以全国水上交通事故数、机动船数、驳船数、水上运输就业人数、水路货运量和水路客运量的数据作为样本数据,进行试验计算,并将组合预测模型的预测结果分别与灰色预测模型和BP神经网络预测模型的预测结果进行了对比。试验结果表明,相较灰色预测模型和BP神经网络预测模型灰色BP神经网络组合预测模型的误差更小、预测精度更高,且具有良好的稳定性。     

道路交通安全研究方法

介绍了交通安全的研究方法和预测模型 ,并对统计分析、模糊数学分析及灰色理论方法进行了比较。在此基础上 ,介绍了适应我国目前交通安全研究现状的交通事故灰色预测研究方法 ,对交通事故发展趋势进行了预测。论文给出了相应的灰色预测模型及预测方法 ,预测结果与实际情况较吻合     

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。     

道路交通事故BP神经网络预测研究

在分析道路交通事故影响因素的基础上,确定道路交通事故评价指标体系。该体系包含交通事故次数、死亡人数、受伤人数3个输出指标及12个影响因素。利用人工神经网络具的强非线性逼近、模糊推理、自学习的优点,建立道路交通事故BP神经网络预测模型。模型对我国2006年、2007年、2008年的交通事故情况进行预测,其中,2006年、2007年预测精度较高,2008年预测误差稍大,可能的原因为2007年12月修订的《中华人民共和国道路交通安全法》对减少交通事故起到较大作用。     

道路交通事故发展趋势分析与预测

根据福建省2000 -2010年交通事故相关指标,采用统计图表分析法进行交通事故发展趋势分析与安全水平比较研究,结果表明交通事故各项绝对指标总体呈下降趋势,但从万车死亡率、受伤人数与死亡人数比及交通事故死亡人数占各类事故死亡人数比重等相对指标看,交通安全总体水平偏低,交通事故后果比较严重.对交通事故死亡人数与GDP、机动车保有量、公路通车里程、人口数四项影响因素进行了多元线性回归分析,分析得出四个影响因素总体对交通事故死亡人数的线性影响是显著的,采取向后筛选策略线性回归分析得出,死亡人数与GDP的线性关系是显著的,根据回归结果建立了交通事故的预测模型.     

模糊综合评价法在道路运输企业安全评价中的应用

我国道路运输企业交通安全形势比较严峻,推行道路运输企业安全综合评价是降低道路运输企业交通事故的有效途径之一.本文运用Delphi法和AHP法建立了道路运输企业安全层次分析模型,构建了安全综合评价指标体系.选用基于"差动"原理的赋权法--G1法计算各指标的权重,应用模糊综合评价法对其进行安全综合评价.采用平均加权法对评价因素的各项指标进行量化处理,从而得到道路运输企业安全的综合评价结果.最后,对陕西省一家道路运输企业进行了实际验证,比较真实地反映了此企业的安全状况.     

铁路事故研究现状及应用

对铁路安全及事故研究做了全面的概述，特别是事故研究的方法。磁悬浮列车作为新型的交通工具，其安全性特别重要。对磁悬浮列车系统的事故研究做了探讨，并提出了一种磁悬浮列车系统事故预测分析系统，运用多层次模糊评价评估法对事故进行预测分析。     

北京市道路交通安全现状分析及控制策略研究

在分析北京市道路交通安全形势以及事故特点的基础上,运用交通冲突理论分析道路交通事故发生的机理,论述道路交通事故发生的过程。并从安全系统工程学角度,使用交通事故显性/隐性致因模型对道路交通事故的致因因素进行分析,强调管理因素的重要性。最后,结合北京市道路交通现状,综合运用3E对策,讨论了改善道路交通安全的控制策略。通过加大违章行为惩罚力度、培养安全文化、建立道路交通事故应急救援体系以及应用智能交通技术等措施,消除道路交通系统中人的不安全行为和物的不安全状态,提高北京市道路交通安全水平。     

基于感知失衡的外卖配送交通安全研究*

为降低外卖配送交通事故发生概率,通过有序多分类Logistic回归分析个体属性与交通事故关联性,构建交通安全风险感知与配送效率感知失衡模型,分析外卖配送交通安全影响因素及路径关系。结果表明:配送员年龄、入行渠道对交通事故影响显著;COVID-19健康成本感知对交通安全风险感知和配送效率感知的失衡有显著中介调节作用。要实现交通感知平衡状态,互联网平台企业有必要按配送员年龄段、就业渠道实施差异化管理,树立良好交通安全意识。研究结果可为破解外卖配送“交通文明洼地”提供启示。     

我国双车道公路事故预测模型研究中数据采集

事故预测模型的研究可为公路设计人员提供有效的安全设计工具。该研究需要大量基础数据的支撑,数据采集量的大小、数据质量和数据分析水平直接决定研究成果的优劣。笔者在双车道公路事故预测模型研究过程中,对我国双车道公路安全影响要素进行分析,确定基于现有条件下比较理想的数据采集对象,总结了数据采集的方法及其不足之处。具体包括数据采集的范围,样本量的需求,事故数据、交通组成数据、路侧、接入口和路线数据采集的方法、数据处理方式等。     

基于价值函数的城市道路交通安全测度模型

根据交通事故在时间和空间上的分布特性,建立基于时空分布的城市道路交通安全的测度指标体系;在分析道路交通事故的主要特征和交通事故的生成过程的基础上,利用价值函数构建城市道路交通安全的测度模型。并对城市道路交通安全的测度值进行等级界定,提出道路交通事故预防和控制手段。城市道路交通安全的测度模型是在最大可能地控制系统中的人的不安全行为,使城市道路网络系统的效益达到最佳化。应用结果表明:利用测度,可以找出影响高速公路交通安全的问题成因和限制因素,为高速公路规划和管理提供科学决策依据。     

改进模糊Petri网在空管安全风险评估中的应用

科学、有效的空管安全风险评估是进行安全风险管理的重要环节,是保证航空事业健康发展的必要前提。遵循计划(P)—实施(I)—检查(C)—处理(A)的程序,建立了具有针对性的空管安全风险评价体系。在评估过程中采用模糊Petri网方法,同时针对其节点过多和变迁权值主观性强的缺点,引入风险等级阀值和层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP),运用逆向搜索的方法简约复杂的模糊Petri网,在保证能够找出威胁安全的主要因素和准确评估空管系统安全状态的前提下,简化后续计算和推理过程,快速得到评价结果,实例验证该方法有效、可行。