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    關(guān)于山西煤礦百萬噸死亡率GM(1,1)模型預測研究

    2014-05-07 03:20:10連會青
    華北科技學院學報 2014年11期
    關(guān)鍵詞:殘差灰色死亡率

    連會青,冉 偉

    (1.華北科技學院,北京東燕郊 101601;2中國礦業(yè)大學(北京),北京 100083)

    我國煤炭行業(yè)的安全事故僅次于交通事故,位居全國第二。由于煤礦事故多,死亡人數(shù)多,造成了我國煤礦百萬噸死亡率一直高居不下[1]。山西省既是我國的產(chǎn)煤大省,又是世界五大煤炭主要產(chǎn)地之一,煤炭產(chǎn)量約占全國的三分之一。由于煤層賦存條件非常復雜,地質(zhì)構(gòu)造對煤層的破壞十分嚴重,大部分煤層的開采普遍存在著生產(chǎn)效率低、安全狀況差等問題。煤礦的安全生產(chǎn)又是一個龐大而又復雜的系統(tǒng),受地方經(jīng)濟條件、自然條件、國家政策和采礦技術(shù)等因素的影響,這些因素導致煤礦事故高發(fā),安全生產(chǎn)形勢十分嚴峻[2]。因此,對山西煤礦的傷亡事故進行科學的分析預測是很有必要的。本文利用GM(1,1)的動態(tài)預測灰色模型,對近幾年山西煤礦百萬噸死亡率進行了建模與預測。

    1 灰色系統(tǒng)預測模型GM(1,1)的建立

    1.1 灰色系統(tǒng)預測模型的基本原理

    GM(1,1)模擬是目前應用最廣泛的灰色系統(tǒng)預測模型。GM(1,1)的含義是:G(grey)灰色,M(model)模型,(1,1)分別表示1階方程、1個變量。

    灰色系統(tǒng)預測把已有的原始數(shù)據(jù)序列比作隨時間變化的不確定量或不確定過程,而后通過一系列數(shù)據(jù)生成方法,如直接累加法,移動平均法、加權(quán)累加法、自適應性累加法等逐步使根本沒有規(guī)律的、雜亂無章的一組原始數(shù)據(jù)白化,從而構(gòu)造相應于微分方程解的模型并做出預報,一般僅要求較少的原始數(shù)據(jù)就可以構(gòu)造模型。GM(1,1)模型是在灰色系統(tǒng)預測理論中經(jīng)常用到的單變量數(shù)列預測模型[3,4],這個模型應用原始非負數(shù)據(jù)數(shù)列,經(jīng)過累加運算生成另一個數(shù)據(jù)序列,通過生成數(shù)列的矩陣變換,使用最小二乘法,構(gòu)造白化微分方程,解此方程得到模型計算值,再與原始數(shù)據(jù)進行比較,得到殘差。如果所求的殘差或者相對誤差比較大,可以采用“殘差辨識”方法對模型做修正,從而使得所構(gòu)造的模型符合較高的精度要求。

    1.2 GM(1,1)模型的建立[5,6,7]

    GM(1,1)模型是一階的變量微分方程模型,是目前最廣泛應用的灰色系統(tǒng)預測模型。

    設X(0)為原始離散非負序列,X(0)={X(0)(j)}(j=1,2,…,n)n 為序列長度。

    X(1)={X(1)(j)}(j=1,2,…,n),其 中,m=1,2,…,n,),X(1)(j)可以建立一階灰色微分方程模型,即白化形式方程

    z(1)為X(1)的相鄰的數(shù)的算術(shù)平均數(shù)的相反值生成序列。z(1)={z(1)(j)}(j=1,2,…,n),其中…,n-1。

    1.3 GM(1,1)模型的檢驗[2]

    建立的灰色預測模型GM(1,1)需要進行檢驗其是否滿足精度要求,檢驗方法通常有三種:殘差大小檢驗,是逐點檢驗;關(guān)聯(lián)度檢驗,是模型曲線形狀與參考曲線形狀接近程度的檢驗;后驗差檢驗,是對殘差分析的統(tǒng)計特征進行檢驗。

    本文采用后驗差檢驗,其公式、步驟如下:

    首先求原始離散非負序列x(0)(1)和殘差e(0)(k)的平均值:,其中),其中

    其次求原始離散非負序列x(0)(1)和殘差e(0)(k)的方差:

    利用后驗差檢驗法,可以把精度劃分為四級(見表1)。

    表1 精度等級

    總的來說,好的預測結(jié)果要求c越小越好,一般要求c小于0.35,最大不超過0.65;要求p越大越好,一般要求 p大于 0.95,最小不小于 0.70[8,9,10]。

    2 對山西煤礦百萬噸死亡率的預測[4,5]

    2.1 實例應用

    選取山西2007-2012年的煤礦百萬噸死亡率做GM(1,1)灰色預測,由上述公式建立 GM(1,1)灰色模型:(1)(k+1)=(0.726 -1.9925)e-0.4216k+1.9925,其實際數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)見表2。

    表2 2007-2012年山西省煤礦百萬噸死亡率和預測結(jié)果

    2.2 精度檢驗[13,14]

    原始離散非負序列的平均值:

    殘差得平均值:

    原始離散非負序列的方差:

    殘差的方差:

    由以上結(jié)果可得出:

    由得出的數(shù)據(jù)表1進行比較得出結(jié)論:預測精度為一級,說明了這種預測模型的準確性和合理性。

    2.3 預測結(jié)果

    由該模型進行預測,令k=6,7,8得出未來三年山西省煤礦的百萬噸死亡率。預測結(jié)果見表3。

    表3 煤礦百萬噸死亡率預測結(jié)果

    2.4 結(jié)果分析

    由該模型得出的預測結(jié)果可以知道,山西煤礦百萬噸死亡率呈現(xiàn)不斷遞減的態(tài)勢,雖然2012年的實際值比2011年的實際值大0.006,但是近幾年的總趨勢還是下降的。這說明全省各個煤礦的安全生產(chǎn)觀念逐漸增強,安全形勢不斷提高。

    灰色系統(tǒng)理論建立的GM(1,1)預測模型適合百萬噸死亡率的預測,模型具有完整嚴密的理論系統(tǒng)和科學的分析計算方法,其相關(guān)預測精度和符合要求,因此預測結(jié)果可靠,達到了建立該模型的目的,對煤礦的安全管理有指導意義。

    3 結(jié)論

    1)灰色系統(tǒng)預測模型借助于歷史數(shù)據(jù)對未來數(shù)據(jù)進行預測,其預測準確度符合要求,能客觀地體現(xiàn)出煤礦百萬噸死亡率的現(xiàn)實規(guī)律,反映現(xiàn)階段煤礦企業(yè)的安全狀況,因而具有很強的現(xiàn)實使用價值。

    2)灰色預測系統(tǒng)的數(shù)學模型簡單易于建立,要求的原始數(shù)據(jù)較少,實現(xiàn)了利用離散的數(shù)據(jù)序列建立連續(xù)的動態(tài)微分方程的飛躍,為安全管理提供了指導。

    3)煤礦的百萬噸死亡率在未來幾年甚至幾十年不可能無限制地遞減至0,受諸多因素的影響,在達到一定數(shù)值之后,將有可能會出現(xiàn)非常慢的遞減變化甚至停滯,也可能會出現(xiàn)小幅度的回升現(xiàn)象,正如本文中的2012年山西省煤礦百萬噸死亡率比2011年的有所回升。因此,每間隔一段時間,必須刪除冗余信息,補充新信息,重新建立或修正預測模型,保證預測的科學可靠性。

    [1] 趙紅梅,陳開巖.關(guān)于我國煤礦百萬噸死亡率的灰色預測探討[J].礦業(yè)安全與環(huán)保,2006,33(4):77-79.

    [2] 金龍哲,宋存義.安全科學原理[M].北京:化學工業(yè)出版社,2004:64-66.

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