煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

城市埋地燃气管道危险性SPA-Markov链评价预测模型

为对城市埋地燃气管道系统危险性进行动态评价及预测,为管理者提供更客观的、可靠的管理依据,将集对分析(SPA)理论和马尔科夫链相结合用于城市埋地燃气系统的动态评价中。针对城市埋地燃气管道系统存在不确定性和动态变化的特点,提出集状态评价和预测分析于一体的城市埋地燃气系统动态危险性评价预测方法。该方法利用SPA的多元联系数对系统的危险等级进行划分,运用马尔科夫链的遍历性,并将结果与集对势相结合,预测城市埋地燃气管道系统最终的危险水平。     

基于马尔可夫方法的水下防喷器可靠性研究

水下防喷器是保障海上钻井安全的关键设备,对其可靠性进行定量评价对井控作业有重要的指导意义.为了弥补现有水下防喷器可靠性评价方法的不足,将水下防喷器的工作状态分为四种,包括无故障可用、关井、井控关键失效及关井时失效.利用Markov方法建立了水下防喷器的Markov模型.通过水下防喷器系统的状态转换图找出了各工作状态的转换关系.通过分析墨西哥湾83口深水井水下防喷器的失效数据,定义了影响水下防喷器可靠性的井控关键失效,并对深水钻井水下防喷器防喷功能的可靠性进行了定量计算.将计算结果与不考虑关井期间的井控关键失效相比较发现,防喷器的防喷失效概率增加了65％.因此传统的定量评价方法可能会得出相对乐观的结论,应在实际生产中给予重视.     

环境风险预测数学模型

本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型。给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据。     

易燃易爆重大危险源事故概率计算

分有人介入和无人介入重大危险源监测系统两种情况，运用马尔可夫过程研究了重大危险源发生事故的概率，并进行了实例计算。所给概率模型可用于重大危险源的安全评价。【关键词】##4易燃易爆重大危险源;;马尔可夫过程;;安全评价;;事故概率计算;;安全监测系统     

THE PROBABILITY OF CONSECUTIVE RAINLESS DAYS1

ABSTRACT: A major objective of this work was to develop a method applicable to the Intermountain region for estimating the probability of n consecutive dry days, where n ≤ 30 days. One result was a computationally simple method of producing the desired estimates directly from the rainfall record. For a consecutive dry-day period of n days, these estimates are equivalent to those obtained from a Markov model of order n-1. The efficacy of a simple Markov model was also evaluated. In this climatic region, the simple Markov model produces probability estimates of consecutive dry days that are too conservative, especially at long dry-day periods. In this data set, it was found that the longer the dry-day sequence, the more conservative the Markov estimate. The source of these conservative estimates is the strong dry-day persistence, which is characteristic of summer weather in the Intermountain region. In this region, the best estimates of the probability of consecutive dry days are probably those obtained directly from a representative rainfall record and smoothed by the partial sums of a fourier Series.     

基于ARIMA-MC模型钢铁企业高炉煤气发生量预测

为了预测钢铁企业高炉煤气发生量,本文用ARIMA模型及马尔科夫链建立了ARIMA-MC模型对高炉煤气的发生量进行预测。结合某钢铁企业实际的原始数据,通过实验,随机抽取多组测试结果中的两组,1#和2#各30个点进行预测,结果表明预测平均相对误差分别为2.27%、3.03%。实验结果证明新算法的有效性。     

煤矿事故预测的马尔可夫SCGM(1,1)c模型的建立与应用

煤矿安全是煤矿生产的重要保障,煤矿事故预测是煤矿安全评价和决策的基础。结合灰色SCGM(1,1)_c预测模型和马尔可夫链理论的优点,根据煤矿生产的特殊条件,提出了基于马尔可夫链的SCGM(1,1)_c预测模型。首先利用灰色SCGM(1,1)_c预测模型对我国1990—2010年的煤矿事故百万t死亡率进行初次预测,然后根据初次预测结果,利用残差模型对SCGM(1,1)_c模型预测结果进行修正。最后在修正模型的基础上,运用马尔可夫SCGM(1,1)_c模型对我国2011—2013年煤矿事故百万t死亡率进行了预测,并对两种模型的预测误差进行了对比分析。结果表明,马尔可夫SCGM(1,1)_c预测模型既能揭示煤矿事故百万t死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。     

Markov灰色残差GM(1,1)模型在滇池观音山断面水质预测中的应用研究

选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L.     

Analyzing spatial count data,with an application to weed counts

Count data on a lattice may arise in observational studies of ecological phenomena. In this paper a hierarchical spatial model is used to analyze weed counts. Anisotropy is introduced, and a bivariate extension of the model is presented.