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近年來(lái)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，工礦企業(yè)生產(chǎn)事故和傷亡人數(shù)也不斷增加，特別是2004年以來(lái)，煤礦瓦斯爆炸等特大事故頻繁發(fā)生，安全生產(chǎn)形勢(shì)較為嚴(yán)峻。在加強(qiáng)安全生產(chǎn)監(jiān)督，加大煤礦安全投入，嚴(yán)格執(zhí)行安全責(zé)任制度等一系列強(qiáng)有力的措施后，安全生產(chǎn)形勢(shì)將會(huì)如何發(fā)展，能否起到立竿見影的效果，這些問(wèn)題均有待系統(tǒng)地進(jìn)行科學(xué)研究。
預(yù)測(cè)研究一個(gè)想象的未來(lái)變化，是用該現(xiàn)象的過(guò)去行為來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，即通過(guò)時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律，將這種規(guī)律延伸到未來(lái)，從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)作出預(yù)測(cè)。采用灰色預(yù)測(cè)法能避免相關(guān)數(shù)據(jù)不足的弱點(diǎn)，可以避免由于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和偏好，以及宏觀因素的影響而造成的主觀臆斷，能夠較好地把握系統(tǒng)的自我演變規(guī)律[1]。
l預(yù)測(cè)模型的建立
1．1建立模型
GM(1，1)是一階、一個(gè)變量的微分方程模型，適合于對(duì)系統(tǒng)行為特征值大小的發(fā)展變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。其實(shí)質(zhì)是通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)序列作一次累加生成(1-AGO)，使生成數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)一定規(guī)律，從而構(gòu)造預(yù)測(cè)模型[2]。
1．2 模型改進(jìn)
為了提高模型精度，對(duì)參數(shù)進(jìn)行二次擬合估計(jì)，以進(jìn)一步改進(jìn)模型。將以上時(shí)間響應(yīng)方程寫成[3-4]：
這是l-AGO生成數(shù)列的預(yù)測(cè)模型，可以通過(guò)逆累加生成IAGO得出原始數(shù)列的預(yù)測(cè)模型，即全國(guó)工傷事故死亡人數(shù)預(yù)測(cè)模型：
3結(jié)論
對(duì)GM(1，1)模型在事故死亡率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，得出以下結(jié)論：
1)采用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行建模，能克服相關(guān)數(shù)據(jù)不足的缺陷和避免人為因素的影響。建立的預(yù)測(cè)模型的仿真結(jié)果與實(shí)際值接近，預(yù)測(cè)誤差較小，模型精度好。這表明基于灰色理論的預(yù)測(cè)方法適合我國(guó)事故死亡率的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
2)建立模型的主要目的，在于探索一種預(yù)測(cè)事故死亡率的科學(xué)有效的方法，提供一個(gè)解決問(wèn)題的思路�；疑碚摻⒃趪�(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上，計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，需要的原始數(shù)據(jù)相對(duì)較少，只需要4個(gè)以上就可以達(dá)到一定的精度。
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