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基于灰色理論的象山縣安全事故預測模型研究

文檔作者：張凱鏑徐海珍陳婷婷黃輝文檔來源： 1．寧波工程學院 2．寧波市安全生產監督管理局 3．寧波大學		點擊數：	更新時間： 2022年04月27日
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第28卷第3期
2016年9月
寧波工程學院學報
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測模型研究
張凱鏑 ，徐海珍 一，陳婷婷 ，黃輝
(1．寧波工程學院，浙江寧波315016；2．寧波市安全生產監督管理局， 浙江寧波315066；
3．寧波大學，浙江寧波315211)
摘 要：針對寧波市象山縣的安全事故問題，提出基于灰色理論的預測模型研究。以象山縣2008—2015年的安全事故數
據為基礎，分別對事故發生次數和死亡人數建立了灰色模型，經檢測發現預測模型可以相對精確地模擬事故發生次數和
死亡人數。借助預測模型對未來兩年象山縣的安全事故情況進行預測，為相關部門科學決策提供參考。
關鍵詞：安全事故；灰色理論；預測模型
中圖分類號：X928．03 文獻標識碼：A 文章編號：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
安全事故是指生產經營單位在生產經營活動中突然發生的，傷害人身安全和健康、或者造成經濟
損失、導致原生產經營活動暫時性終止或永遠終止的意外事件。2015年，象山縣共計發生安全生產事故
196起．死亡44人，受傷130人，未發生較大及以上事故，較好地完成了寧波市提出的“一防一制三下
降”目標，并連續第九年被命名為省級“平安縣”。但是由于種種制約因素的影響，對于安全事故方面的
投入遠不及大眾的預期。安全生產監督管理體系的建設沒有滿足經濟發展的需要，在軟、硬件方面與發
達國家、地區相比存在一定的差距。為實現國務院確定的“到2020年，全國安全生產狀況實現根本性好
轉”的目標，對安全事故的發生狀況進行比較準確的建模和預測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，浙江臺州人，博士，寧波工程學院材料與化學工程學院講師，主要從事化工、安全研究，
E-mail：huihuang@nbut．edu．cn。
基金項目：王偉明助創基金項目(2016014)。
35 寧波工程學院學報 2016年第3期
目前，針對不同事故出現了相應模型理論和方法，對安全事故進行新的高精度預測已經成為減少
事故和完善安全體制的客觀要求【lJ。本文對最近幾年象山縣的安全事故的數據進行處理，采用灰色理論
建立了象山縣安全事故中死亡人數和事故次數的預測模型，為今后象山縣乃至寧波市其他縣市區對安
全事故的預防和處理提供有價值的參考。
1灰色理論模型體系GM(1，1)的構建
運用灰色模型預測的基本方式：將無規則的原始數據序列進行累加，生成灰色序列來弱化原始數
據的隨機性，挖掘其內在變化規律，再通過灰色差分方程之間的互換，并根據離散數學序列，建立連續
性動態微分方程的模型，從而對事物未來發展趨勢做出定量預~lJ[21。目前，灰色理論模型最多的應用是
含有一個變量和一個一階灰色微分方程的模型GM(1，1)。
建立GM(1，1)模型，設x coj為一系列數據，且均為非負離散，表示如下：
x‘。)={x‘。 (1)，x‘。 (2)，? ? ，x‘。 (n)l，(n=1，2，3??) (1)
對x(o)進行一次累加生成，降低其離散性，得到新的系列數據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，表示為：
(2)
(3)
dt+似m=6 (4)
葉，
用最小二乘法來解得待定參數a，b：
，
= ( ) A B (5)
為解得背景值，借均值生成的方法，并且進行離散化處理。根據常微分方程理論中的常數易變法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)即為灰色理論的預測函數模型，利用這兩個方程式，可以對所需要處理的數據進行預
測操作。
2 安全事故預測模型精度的檢驗
灰色理論預測模型是指數型的模型函數，具有單調增減性是其圖形曲線的最大特點，所以對波動
性大的原始數據進行灰色模型處理并預測時會存在一定程度的誤差。因安全造成事故的人員傷亡和經
濟損失具有相當大的隨機性，且幾乎不存在單調變化的可能。因此要對GM(1，1)模型的預測精度進行
檢驗，來判斷其適用于處理哪些類型的數據。而精度檢驗一般有三種方法：殘差檢驗法、關聯度檢驗法、
后驗差檢驗法【lJ。而在一般情況下常用相對誤差作為檢驗的常規性指標。
根據精度檢驗等級表(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測模型研究 36
2．1殘差檢驗法
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％
平均相對誤差： ，
_。吉 。’( (10)
若平均相對誤差小于20％，則GM(1，1)模型通過殘差檢驗，數據結果比較可靠，表明模型擬合效果
好。
2．2 關聯度檢驗法
(1)計算關聯系數11(t)：
， 、mm (f)一 )I+o 蓋 pmax{x(~)(f)一 (f)I
其中p為一常數，其取值范圍一般為[0，1】，本文的P值取1。
(2)計算關聯度r： ，
，． (，)
對照精度檢驗等級表，判斷模型是否適于預測。關聯度r越大說明模型擬合得越好。
2．3后驗差檢驗法
(1)計算樣本數據的標準差S ：
√ 喜
(12)
(13)
= Σ智 (。 (～f) (14)
(2)計算殘差的標準差s2：
— —
J f (15)
) (16)
(3)計算后驗差比值c：
c= 墮 (17)
Sl
(4)利用大樹定律計算小誤差概率P：
p=P ㈣(f)一 I

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