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基于灰色理論的象山縣安全事故預(yù)測(cè)模型研究

文檔作者：張凱鏑徐海珍陳婷婷黃輝文檔來源： 1．寧波工程學(xué)院 2．寧波市安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局 3．寧波大學(xué)		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2022年04月27日
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第28卷第3期
2016年9月
寧波工程學(xué)院學(xué)報(bào)
JOURNAL OF NINGB0 UNIVERSrrY 0F TECHNOL0GY
V01．28 No．3
Sept．2016
DOI：10．3969~．issn．1008-7109．2016．03．007
基于灰色理論的象山縣安全事故預(yù)測(cè)模型研究
張凱鏑 ，徐海珍 一，陳婷婷 ，黃輝
(1．寧波工程學(xué)院，浙江寧波315016；2．寧波市安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局， 浙江寧波315066；
3．寧波大學(xué)，浙江寧波315211)
摘 要：針對(duì)寧波市象山縣的安全事故問題，提出基于灰色理論的預(yù)測(cè)模型研究。以象山縣2008—2015年的安全事故數(shù)
據(jù)為基礎(chǔ)，分別對(duì)事故發(fā)生次數(shù)和死亡人數(shù)建立了灰色模型，經(jīng)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型可以相對(duì)精確地模擬事故發(fā)生次數(shù)和
死亡人數(shù)。借助預(yù)測(cè)模型對(duì)未來兩年象山縣的安全事故情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，為相關(guān)部門科學(xué)決策提供參考。
關(guān)鍵詞：安全事故；灰色理論；預(yù)測(cè)模型
中圖分類號(hào)：X928．03 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008—7109(2016)03—0034—05
Safety Accident Evaluation in Xiangshan County Using Grey Theory
ZHANG Kaidi ，XU Haizhen 一，CHENG Tingting ，HUANG Hui
(1．Ningbo University of Technology，Ningbo，Zhejiang，315016，China；2．Ningbo Administration of
Work Safety，Ningbo，Zhejiang，315066，China；3．Ningbo University，Ningbo，Zhejiang，315211，
China)
Abstracts：In this paper， a evaluation model was proposed for the safety accident in Xiangshan，
Ningbo，based on grey theory．The number of accidents and deaths of Xiangshan from 2008 to
2015 were used to establish grey model，respectively．The grey model showed good accurate in the
number of accidents and deaths．The safety situation of Xiangshan in next two years was evaluated，
which could provide reference for the relevant government agency to make decisions．
Keywords：safety accident，grey theory，forecasting model
引言
安全事故是指生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)單位在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中突然發(fā)生的，傷害人身安全和健康、或者造成經(jīng)濟(jì)
損失、導(dǎo)致原生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)暫時(shí)性終止或永遠(yuǎn)終止的意外事件。2015年，象山縣共計(jì)發(fā)生安全生產(chǎn)事故
196起．死亡44人，受傷130人，未發(fā)生較大及以上事故，較好地完成了寧波市提出的“一防一制三下
降”目標(biāo)，并連續(xù)第九年被命名為省級(jí)“平安縣”。但是由于種種制約因素的影響，對(duì)于安全事故方面的
投入遠(yuǎn)不及大眾的預(yù)期。安全生產(chǎn)監(jiān)督管理體系的建設(shè)沒有滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，在軟、硬件方面與發(fā)
達(dá)國(guó)家、地區(qū)相比存在一定的差距。為實(shí)現(xiàn)國(guó)務(wù)院確定的“到2020年，全國(guó)安全生產(chǎn)狀況實(shí)現(xiàn)根本性好
轉(zhuǎn)”的目標(biāo)，對(duì)安全事故的發(fā)生狀況進(jìn)行比較準(zhǔn)確的建模和預(yù)測(cè)已成為亟待解決的重要問題。
收稿日期：2016—03—08 修回日期：2016—06—07
通信作者：黃輝(1983一)，男，浙江臺(tái)州人，博士，寧波工程學(xué)院材料與化學(xué)工程學(xué)院講師，主要從事化工、安全研究，
E-mail：huihuang@nbut．edu．cn。
基金項(xiàng)目：王偉明助創(chuàng)基金項(xiàng)目(2016014)。
35 寧波工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年第3期
目前，針對(duì)不同事故出現(xiàn)了相應(yīng)模型理論和方法，對(duì)安全事故進(jìn)行新的高精度預(yù)測(cè)已經(jīng)成為減少
事故和完善安全體制的客觀要求【lJ。本文對(duì)最近幾年象山縣的安全事故的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用灰色理論
建立了象山縣安全事故中死亡人數(shù)和事故次數(shù)的預(yù)測(cè)模型，為今后象山縣乃至寧波市其他縣市區(qū)對(duì)安
全事故的預(yù)防和處理提供有價(jià)值的參考。
1灰色理論模型體系GM(1，1)的構(gòu)建
運(yùn)用灰色模型預(yù)測(cè)的基本方式：將無規(guī)則的原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行累加，生成灰色序列來弱化原始數(shù)
據(jù)的隨機(jī)性，挖掘其內(nèi)在變化規(guī)律，再通過灰色差分方程之間的互換，并根據(jù)離散數(shù)學(xué)序列，建立連續(xù)
性動(dòng)態(tài)微分方程的模型，從而對(duì)事物未來發(fā)展趨勢(shì)做出定量預(yù)~lJ[21。目前，灰色理論模型最多的應(yīng)用是
含有一個(gè)變量和一個(gè)一階灰色微分方程的模型GM(1，1)。
建立GM(1，1)模型，設(shè)x coj為一系列數(shù)據(jù)，且均為非負(fù)離散，表示如下：
x‘。)={x‘。 (1)，x‘。 (2)，? ? ，x‘。 (n)l，(n=1，2，3??) (1)
對(duì)x(o)進(jìn)行一次累加生成，降低其離散性，得到新的系列數(shù)據(jù)x(1 表示為：
x㈣( )=Σx㈣( )，(n=1，2，3?．．)
I_1
x‘ ’={x㈨(1)，x ’(2)，? ? ，x‘ (n)}
列x(。 (i)的灰色模型白化一階微分方程，其中a，b為待定參數(shù)，表示為：
(2)
(3)
dt+似m=6 (4)
葉，
用最小二乘法來解得待定參數(shù)a，b：
，
= ( ) A B (5)
為解得背景值，借均值生成的方法，并且進(jìn)行離散化處理。根據(jù)常微分方程理論中的常數(shù)易變法l 3_，
可以解得其離散解為，其中 1，2??n：
( (f+1)：l ( (1)一魚lP一 +魚 (6)
曼‘。 “+1)=疊 (f+1)一 ‘。 (f) (7)
式(6)、式(7)即為灰色理論的預(yù)測(cè)函數(shù)模型，利用這兩個(gè)方程式，可以對(duì)所需要處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)
測(cè)操作。
2 安全事故預(yù)測(cè)模型精度的檢驗(yàn)
灰色理論預(yù)測(cè)模型是指數(shù)型的模型函數(shù)，具有單調(diào)增減性是其圖形曲線的最大特點(diǎn)，所以對(duì)波動(dòng)
性大的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色模型處理并預(yù)測(cè)時(shí)會(huì)存在一定程度的誤差。因安全造成事故的人員傷亡和經(jīng)
濟(jì)損失具有相當(dāng)大的隨機(jī)性，且?guī)缀醪淮嬖趩握{(diào)變化的可能。因此要對(duì)GM(1，1)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行
檢驗(yàn)，來判斷其適用于處理哪些類型的數(shù)據(jù)。而精度檢驗(yàn)一般有三種方法：殘差檢驗(yàn)法、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)法、
后驗(yàn)差檢驗(yàn)法【lJ。而在一般情況下常用相對(duì)誤差作為檢驗(yàn)的常規(guī)性指標(biāo)。
根據(jù)精度檢驗(yàn)等級(jí)表(表1)來確定灰色模型的精度和適用范圍：
張凱鏑等：基于灰色理論的象山縣安全事故預(yù)測(cè)模型研究 36
2．1殘差檢驗(yàn)法
記殘差和殘差百分比分別為8(。 (t)和‘t)‘。 (t)，則：
‘∞(f)=x‘。)(f)～ (f) (8
0)( J I×1o0％
平均相對(duì)誤差： ，
_。吉 ?！? (10)
若平均相對(duì)誤差小于20％，則GM(1，1)模型通過殘差檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)結(jié)果比較可靠，表明模型擬合效果
好。
2．2 關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)法
(1)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)11(t)：
， 、mm (f)一 )I+o 蓋 pmax{x(~)(f)一 (f)I
其中p為一常數(shù)，其取值范圍一般為[0，1】，本文的P值取1。
(2)計(jì)算關(guān)聯(lián)度r： ，
，． (，)
對(duì)照精度檢驗(yàn)等級(jí)表，判斷模型是否適于預(yù)測(cè)。關(guān)聯(lián)度r越大說明模型擬合得越好。
2．3后驗(yàn)差檢驗(yàn)法
(1)計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差S ：
√ 喜
(12)
(13)
= Σ智 (。 (～f) (14)
(2)計(jì)算殘差的標(biāo)準(zhǔn)差s2：
— —
J f (15)
) (16)
(3)計(jì)算后驗(yàn)差比值c：
c= 墮 (17)
Sl
(4)利用大樹定律計(jì)算小誤差概率P：
p=P ㈣(f)一 I

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