城市火灾预测分析的灰色系统方法

指出了灰色系统理论进行城市火灾预测的合理性，并在一般灰色模型基础上，基于等维灰色递补GM（1，1）动态预测模型通过分时段比较，对某市近年的火灾状况进行了预测，结果发现分时段预测结果更精确。     

多应急点多需求点物资调度的灰色多目标规划

为了研究在信息不确定情况下,应急物资需求量和应急时间为区间数的物资调度问题,基于灰色系统理论构建多目标规划模型,结合实例并采用灰色区间数求解方法,计算物资调度方案。结果表明:应急物资调度与区间参数取值无关,相关调度模型与算法对应急初期的实际物资调度具有参考意义;运用灰色区间数描述调度中的不确定因素,有助于提高实际物资调度过程中的准确性。     

矿井瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型研究

矿井瓦斯渗出量预测,对矿井安全及正常生产至关重要。由于矿井瓦斯涌出量的影响因索、关联变量和约束条件复杂,对各因素之间的影响程度难以区分和把握,因此在预测预报中的精度较差。而采用灰色理论则具有高度的概括性,可以把各种不确定的因素,统一用一个简单的“灰数”表示,预测精度高而且使用简单。在分析某矿历年来相对瓦斯涌出量的基础上,应用灰色系统理论对其瓦斯涌出量进行了预测,其方法与结果对预防煤矿恶性事故的发生,悍证煤矿的安全生产具有重要意义。     

校园安全灰色关联评价模型及应用

通过对影响校园安全的因素分析和灰色关联理论在校园安全评价中的适用性分析,得出校园安全存在与灰色系统理论相耦合的特征。应用灰色关联理论建立校园安全灰色关联评价模型,合理确定标准数据序列,对非线性、离散以及动态的校园安全数据进行量化分析和评价,根据关联度大小来判断校园的相对安全性程度,并结合湘潭市5所学校的校园安全状况进行实例验证。其评价结果与实际情况相一致,该模型能有效地解决校园安全影响因素中的非线性关系和不确定性问题,可作为校园安全相对安全等级划分的重要理论依据,具有可操作性和可行性。     

建筑施工事故非线性灰色伯努利模型预测

为提高建筑施工事故灰色预测模型精度,在传统GM(1,1)模型基础上,建立非线性灰色伯努利模型(NGBM),并采用粒子群优化(PSO)算法对参数进行优选。以2001—2011年全国建筑事故死亡人数统计数据为基础,运用该模型对2012—2013年的相应人数进行预测,并与GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的结果相对比。结果表明,NGBM拟合精度最好,平均相对误差仅为2.65%,验证了模型的可行性和准确性。     

改进的灰色预测模型在火灾事故预测中的应用

简要说明了GM（1，1）模型预测事故的基本步骤，提出了模型的改进方法，用此方法对某火灾事故进行了预测，并用Matlab语言编程的方法对数据做了处理，结果表明用该方法预测得到的数据与实际数据非常接近。     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。     

民航事故征候的关联度分析和灰色模型预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容,其目的是掌握民航事故征候影响因素的影响程度和未来发展状况,以此提出相应的安全措施,减少民航事故.通过对民航事故征候及其影响因子作灰色关联度分析,发现机组失误是关键因子,其后依次为总飞行时间、机械原因和天气原因;运用灰色模型对现有2001-2004年机组失误导致的事故征候的实测统计数据进行分析,预测出2005-2009年机组失误导致的事故征候次数分别为37、44、52、61和73;经过残差、后验差等检验分析,发现该模型精度较高,效果较理想.预测的趋势指示出机组失误导致的事故征候随时间的推移在增加.所以,在以后的航空安全管理工作中要着重加强机组管理,有效的预防和矫正机组行为失误,从而达到减少事故征候的目的.     

灰色组合模型在钻孔瓦斯流量预测中的应用

钻孔瓦斯流量直接关系着钻孔抽放煤层瓦斯涌出量及钻孔瓦斯涌出初速度的判定,因此研究钻孔瓦斯流量的变化及发展趋势具有较大实用价值。利用"灰色组合预测"思想,提出一种对多种常用预测模型进行熵权法计算权重的组合预测方法,从而可根据有限的实测数据达到预测瓦斯流量发展的目的,结合工程实例,将灰色组合预测模型和单点模型模拟的结果进行比较,其结果表明组合的灰色模型预测精度较高,对瓦斯抽放设计和矿井安全生产具有较大的指导意义。     

基于季节性因素的安全生产灰色时序分析预测—以陕西省为例

为了探索安全生产和季节性因素的关系,建立X-12-ARIMA模型对2007-2012年安全生产月度数据进行分析,得到了分离季节性影响之后的时间序列、不规则因素、季节性因素和趋势循环因素,在此基础上建立考虑季节性因素的安全生产灰色SARIMA预测模型。研究结果表明,陕西省工矿商贸领域的安全生产受季节性因素的影响,每年的7月和12月是陕西省安全生产受到季节性影响最严重的月份;SARIMA预测结果与实际的陕西省安全生产走势较为吻合,精度较为可靠。研究结果对安全监管和安全生产政策制定有一定的指导意义。     

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。     

矿井粉尘浓度的灰色预测法

采用粉尘浓度统计值建立GM(1,1)模型,进而对粉尘浓度进行预测,说明这种方法的有效性和实用性.     

多变量灰色模型及其在钻孔瓦斯流量预测中的应用

钻孔瓦斯流量直接关系着钻孔抽放煤层瓦斯涌出量及钻孔瓦斯涌出初速度的判定,因此研究钻孔瓦斯流量的变化及发展趋势具有较大实用价值。钻场中各钻孔瓦斯流量与其周围煤(岩)的渗透性、强度、瓦斯压力和地应力等因素之间是灰色的非线性关系[1]。笔者把钻场中互相影响的各钻孔看作一个系统,建立多变量灰色模型(MGM(1,n));借助MATLAB软件,实现对钻场中多钻孔的瓦斯流量的预测;克服了过去钻场中单钻孔瓦斯流量预测的结果与实际测量值吻合程度不理想的弊端。与此同时,结合工程实例,将多变量模型模拟和单点模型模拟的结果进行比较,其结果表明多变量灰色模型预测精度较高,对瓦斯抽放设计和矿井安全生产具有较大的指导意义。     

从层次灰色理论视角探讨化工企业生产安全评价

化工产品的生产安全已引起各方高度重视,影响化工企业生产安全的因素很多,如何构建一套化工企业生产安全评价体系十分重要。以灰色理论为研究依据,选择常州S化工有限公司为例,运用层次灰色理论分析法构建数学模型,对化工企业生产安全进行科学评价,最后得出评价结论为常州S化工有限公司生产安全处于较好水平。     

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。     

基于灰色马尔科夫模型的机场安检危险品数量预测

机场安检的危险品数量具有动态、随机、非线性等特点,传统的GM(1,1)模型无法对其作出准确的预测。利用灰色GM(1,1)模型对2014年1—5月所查获的危险品数量进行计算、检验,并对6—8月的危险品数量进行预测。首先建立危险品数量的GM(1,1)模型,然后再对其预测值进行修正,结果表明,灰色马尔科夫模型的平均相对误差比灰色预测模型的平均相对误差减小了25.18%,表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型的精度高,该模型是有效可行的,可为航空公司6—8月将要查获的危险品数量预测提供理论基础,以便引起相关部门的高度重视,并采取相应措施以保障旅客安全。     

土壤吸附菲的灰色关联分析

在分析吸附机理研究方法的基础上,提出了一种判别吸附机理与模型的新方法.从影响吸附的诸因素入手,用灰色关联分析方法计算了不同颗粒粒径(26.9～38.9 μm)、SOC(8.85～17.15mg/g)和CEC(12.49～38.74 cmol/kg)的6种土壤吸附菲的反应中,SOC、CEC及颗粒粒径对吸附量的影响.结果表明,各影响因素的重要性顺序为:颗粒粒径＞SOC＞CEC;表面吸附理论是土壤吸附菲的主要吸附机理,分配理论次之.还讨论了描述此反应的吸附模型,认为多端元反应模型能较好地解释土壤吸附菲的反应.最后得到了一种判定土壤对有机污染物吸附机理与模型的数学方法,对机理研究有一定的指导意义.     

基于GM（1，N）灰模型预测企业主动性安全投入

本文基于GM（1,N）灰模型对企业主动性安全投入总量进行预测,研究把企业安全整体情况或整体表现作为一个“灰系统”对待时,依据该系统的特征量,来对企业主动性安全投入进行预测,为我国企业进行安全投入时提供决策依据。     

金竹山土朱煤矿开采地表沉降规律与灰色预测模型研究

针对金竹山矿业公司土朱煤矿煤层赋存条件,依据采动理论的裂缝垂直分带模型,分析地表沉降和塌陷的机理;提出在采煤活动阶段应进行地表实际位移观测,经数据处理后得到地面沉降曲线,以确保地面人类活动的安全;在采煤活动后阶段则实施灰色预测地面沉降,即通过采煤活动阶段的地表实际观测数据为历史原始数据序列,建立灰色Logistic模型;并对采煤活动后阶段的地面沉降进行预测。精度检验表明:灰色Logistic模型预测精度高,利用该模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费和实时提供预警信息,以确保开采区域内人们生命财产安全。     

城市安全生产影响因素及其预测分析——以上海为例

为研究我国城市安全生产的影响因素及预测城市安全生产的发展趋势,以上海市为例,对2004—2010年期间与安全生产相关的数据进行灰色关联度分析,提取影响安全生产状况的主要经济社会因素,并与工矿商贸死亡人数之间建立回归模型。研究结果表明,工矿商贸死亡人数与第二产业比重、GDP增长率、教育支出占GDP比重以及私营及个体工商户比例均呈现负相关。基于2007—2011年各月份上海市的安全生产死亡人数,运用Winters乘法模型,预测上海市安全生产发展趋势。