煤矿安全事故预测报告.ppt

* * 北京科技大学 基于灰色马尔可夫模型的我国煤矿事故预测分析 姓名： 王 明 学号： 日期: 2014.04.04 */21 主要内容 4 1 2 3 */21 灰色预测法 灰色预测法(Grey model)：是一种对含有部分已知信息又含有部分未知信息的系统进行预测的方法，主要是对已知数据进行处理，从中总结出有价值的内在规律性，实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。 灰色理论所建立的微分方程模型称为GM模型，GM(1，1)即具有1阶1个变量的灰色微分方程型模型。对于含有误差影响、呈离散状态的原始数据，进行一次或多次累加生成(AGO)的数据处理方法，弱化了研究对象的随机性、无序性，使原本规律不明显的原始数据序列变得规律较为明显，当原始时间序列呈指数变化时，可预测研究对象在未来一定时间内的发展趋势。 */21 预测步骤与计算过程 */21 累加生成—邻近生成 建立GM(1，1)模型 计算参数，得出模型公式 模型的精度检验 预测结果 */21 建立GM(1，1)模型 我国煤矿事故百万吨死亡率原始数列 X(0) ={5.070，4.636，4.170，3.081，2.811，2.041，1.485，1.182，0.892，0.749} 对其进行一次累加生成，得其1-AGO序列为： X(1) ={5.07，9.706，13.876，16.957，19.768，21.809，23.294，24.476，25.368,26.1 17} ? 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 事故起数 3082 3112 4143 3639 3341 2945 2421 1901 1616 1403 1201 死亡人数 5670 6995 6434 6027 5986 4746 3786 3215 2631 2433 1973 百万吨死亡率 5.070 4.636 4.170 3.081 2.811 2.041 1.485 1.182 0.892 0.749 0.564 表1 我国2001—2010年间的煤矿事故总体情况 */21 X(1)的紧邻均值生成序列： Z(1)={7.3880，11.7910，15.4165，18.3625，20.7885，22.5500， 23.8850，24.9220，25.7425} 以最小二乘法估计参数a和b 构造向量 ，紧邻矩阵 ，即a= 0.222753，b= 6.567286 建立GM(1，1)模型 */21 则百万吨死亡率GM(1，1)模型 时问响应序列为： 对上述生成模型做一次累减，还原为原始数列的预测结果，还原值为： 则百万吨死亡率的灰色预测结果： ={5.0700，4.8748，3.9014，3.1223，2.4988，1.9998，1.6005，1.2809，1.0251，0.8204} 建立GM(1，1)模型 */21 预测值与实际数值对比图 */21 预测模型检验 表2 预测精度等级表 */21 预测模型检验 表2 预测检验值 */21 预测模型检验 相对误差中2005年和2009年相对误差较大，勉强合格。 平均相对误差： 精度： ，检验结论：误差较小。 关联度检验： 计算第k个数据的关联系数， 其中 结果大于0.6，所以预测精度勉强合格，需要修正模型才能达到更好的预测度。 方差比检验： 预测精度等级为1级(好) */21 预测结论分析 根据以上预测结果精度检验可知该灰色GM(1，1)模型可以用作预测2011年我国煤矿百万吨死亡率为0.657，2012年为0.525，2013年为0.421，2014年为0.337，2015年为0.2694。 利用该预测模型对2011年的全国煤矿百万吨死亡率进行事后检验，2011年的实际值为0.564，用灰色GM(1，1)预测模型得到的预测值为0.657，残差为0.093，相