灰色预测在矿山企业伤亡事故预测中的应用

利用灰色系统预测理论,根据矿山企业的职工伤亡事故统计数据建立了工伤事故(千人负伤率)的动态GM(1,1)模型.对今后几年的事故负伤率进行灰色预测,对预测精度进行了验证.从具体实例出发进行了分析与预测,结果表明拟合程度较高,对企业的安全生产有一定的指导意义.     

基于HP滤波与ARMA模型的生产安全事故时序预测

为了研究月度生产安全事故变化规律并进行预测,采用Hodrick-Prescott滤波将事故序列分解为长期稳定趋势和短期波动两部分。对长期事故序列进行了平稳性检验,建立了线性回归预测模型。通过比较不同形式模型变量的显著性,建立了反映事故短期波动的自回归移动平均模型,短期预测值用于修正长期趋势预测值。结果表明,事故序列在长期上符合线性回归模型;事故短期波动预测ARMA(4,6)模型显示,事故波动变量与前1、2、4期存在自相关特征。     

基于灰色理论的机械加工车间事故预测研究

针对机械加工车间的事故预测问题,根据灰色理论的基本原理和特性,建立了灰色预测模型GM(1,1),对车间内事故进行定量预测。从具体实例出发进行了分析与预测,结果表明预测精度较高,为车间掌握事故发生规律,采取预防措施提供了依据。     

矿山企业安全管理决策支持系统的智能化

矿山安全工程技术人员需要开发使数学模型和安全信息便于操作的软件环境，并与人工智能技术集成一体。本文所介绍的矿山企业安全管理智能化决策支持系统ＳＭＤＳＳ，是专家系统与决策支持系统两者的集成。ＳＭＤＳＳ可用于企业安全评价、事故统计分析与查询、事故动态预测与预报、ＦＴＡ的计算、安全措施计划的编制、安全投资的最优分配。     

我国森林工业伤亡事故发展态势预测及宏观综合因素特征分析

本文从系统论、信息论和控制论思想出发,综合运用了灰色系统理论和主成份分析技术,对我国森林工业近年来千人死亡率、千人重伤率、万立米木材死亡率和万立米木材重伤率的发展态势进行了分析,并据此对我国森林工业1992～1993年上述4项指标进行了预测;同时,从行业宏观决策与调控需要角度,分析、讨论了影响我国森林工业千人死亡率的7项综合特征指标,为我国森林工业制定宏观安全生产战略方针,提供了重要依据。     

基于新维灰色理论的建筑安全事故与死亡人数预测

为提高建筑安全事故发生起数以及死亡人数的预测精度,探究两者间关系,本文在灰色GM(1,1)预测模型的基础上,构建建筑安全事故起数与死亡人数新维灰色预测模型,通过相对误差对预测结果进行检验,并运用该模型对2011-2022年全国建筑安全事故发生起数和死亡人数进行预测,证明两者之间具有正相关关系.结果表明:该模型对于建筑安全事故起数与死亡人数的预测精度较高,能够为建筑行业事故防控提供良好的指导意义.     

基于SMART原则和D-S理论矿山企业 安全管理水平研究

矿山行业是我国事故伤亡率最高的行业,安全管理是防止事故发生的重要手段之一。为评价矿山企业安全管理水平,基于SMART原则从人员、设备、环境和组织四个方面设置了矿山安全管理指标,利用D-S理论对多证据、多指标的数据进行融合,并结合实例进行了分析。结果表明,该方法能够评价矿山企业安全管理水平,发现管理中存在的薄弱环节,为采取防护措施提供依据。     

提高瓦斯涌出量预测结果可靠性方法探讨

绘制了表达矿山统计法和分源预测法误差产生要素及相关关系的事故树,结合现场实践应用情况进行综合分析,针对方法选用、参数修正等方面的问题给出了切实可行的应对措施,为提高瓦斯涌出量预测准确率提供参考。     

一种基于Logistic回归的全损飞行事故分析与预测

运用Logistic回归方法分析全损飞行事故的影响因素,并构建预测模型,然后利用飞行事故案例进行了实证检验。通过对样本数据过离散、空单元、多元共线性和特异值、特殊影响案例的诊断,以及对模型的拟合程度和预测效果的检验,表明所构建的模型比较符合现实情况,而且具有较好的拟合程度和预测效果。模型指出航班类型和机龄因素具有统计学意义,国内航班比国际航班的全损概率要高;机龄越老,全损概率越高。     

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。     

基于事故致因理论分析煤矿安全事故

从我国煤矿安全现状出发,根据事故致因理论分析了煤矿安全事故发生的主要原因,阐述了煤矿安全事故发生的直接原因和间接原因,实例分析了 2 起煤矿安全事故,以便为煤矿安全隐患提供预防指导.     

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Pc-Crash的车辆侧滑事故再现方法

为准确再现车辆侧滑事故,基于Pc-Crash软件,提出一种分步再现事故的方法。该方法首先仿真事故车辆侧滑运动,获得侧滑车辆碰撞前瞬间运动状态参数;然后定义新仿真以再现侧滑车辆与事故其他参与者的碰撞;重复此2步骤,以确保仿真中痕迹与事故中痕迹最相符合。最后就一例车辆侧滑后与过往车辆发生碰撞的事故,演示该分步再现方法各步骤的实现途径。结果显示,利用Pc-Crash软件分步再现车辆侧滑事故,能较为容易地控制再现过程,保证仿真中痕迹与现实情况的一致性。     

基于证据理论的煤矿瓦斯涌出组合预测

为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。     

扩展卡尔曼滤波算法在矿用救生舱舱内气体浓度测控中的应用

为有效控制矿用移动式救生舱内气体浓度,确保救生舱内环境质量,保障舱内人员生命安全;根据《煤矿井下紧急避险系统建设管理暂行规定》的指标要求,采用扩展卡尔曼滤波方法对救生舱舱内气体参数的变化过程进行辨识,得出舱内气体浓度的状态空间模型,并应用迭代优化控制方法对气体浓度进行控制调节;在矿用救生舱模型和现场样机中分别进行了模拟和现场试验。结果表明,测控系统能有效控制救生舱舱内气体浓度进行,满足各项指标要求,且具有较好的鲁棒性。     

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。     

基于AIC准则优选AR模型研究我国生产事故

目前,由于生产力水平低,安全投入不足,安全监管体制不健全等因素,国内生产安全事故仍然居高不下.将基于AIC准则进行 AR 模型优选的方法应用到我国工矿死亡人数预测中,为事故预测统计提供一种新方法,预测结果将为预防生产安全事故提供依据.     

煤矿人因组织错误事故致因研究

本文应用编码故障树分析法,从人因组织错误的角度,对煤矿事故致因进行剖析。在综合安全管理学、心理学、组织行为学等学科的基础上,尝试构建煤矿人因组织错误事故模型。