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    特種設(shè)備事故預(yù)測(cè)

    2016-12-27 09:54:44李楊陳律斯游國(guó)斌
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2016年28期
    關(guān)鍵詞:起數(shù)馬爾科夫特種設(shè)備

    李楊+陳律斯+游國(guó)斌

    摘要:以2006—2015年全國(guó)特種設(shè)備安全事故起數(shù)實(shí)際值作為原始數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)新維無(wú)偏灰色馬爾科夫的預(yù)測(cè)得到其預(yù)測(cè)值,發(fā)現(xiàn)其與無(wú)偏灰色預(yù)測(cè)相比,相對(duì)誤差平均減少了3.6%。這說(shuō)明了新維無(wú)偏灰色馬爾科夫理論預(yù)測(cè)誤差更小,準(zhǔn)確度更高。以此方法進(jìn)行預(yù)測(cè)2016—2017年特種設(shè)備安全事故起數(shù)。

    關(guān)鍵詞:特種設(shè)備;安全事故;事故起數(shù)預(yù)測(cè);新維無(wú)偏灰色馬爾可夫理論

    中圖分類(lèi)號(hào):TB

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    doi:10.19311/j.cnki.1672.3198.2016.28.102

    灰色GM(1,1)模型作為傳統(tǒng)的灰色預(yù)測(cè)法中運(yùn)用頻率最高的有偏模型,其應(yīng)用范圍和預(yù)測(cè)精度都受到一定的限制;馬爾科夫理論模型適應(yīng)于處理隨機(jī)的且波動(dòng)較大的數(shù)據(jù),缺點(diǎn)是其形成的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣通常非動(dòng)態(tài)的,數(shù)據(jù)樣本沒(méi)有得到更新,無(wú)法有效獲取樣本的最新變化情況,從而會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度的降低。

    基于以上兩種方法的不足和各自的優(yōu)勢(shì),針對(duì)特種設(shè)備安全事故起數(shù)波動(dòng)性較大的特性,本文將傳統(tǒng)的灰色馬爾科夫模型所存在的問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn),建立一種新的動(dòng)態(tài)無(wú)偏灰色馬爾科夫模型。

    1 新維無(wú)偏灰色模型

    首先運(yùn)用傳統(tǒng)的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)出新信息,然后補(bǔ)充到原數(shù)據(jù)序列中,刪除序列中最開(kāi)始的數(shù)據(jù),確保所新組成的序列與原始樣本序列的維數(shù)相同,然后根據(jù)重新組成的樣本序列建立無(wú)偏灰色模型,這種方法我們稱(chēng)之為等維新信息模型。

    2 馬爾科夫優(yōu)化

    馬爾科夫優(yōu)化可表示為:X(n)=X(t)Pn-t,其中X(t)是初始時(shí)刻t對(duì)象所處的狀態(tài)概率向量,X(n)則為n時(shí)刻狀態(tài)概率向量;P是對(duì)象由t時(shí)刻所處狀態(tài)變化為n時(shí)刻狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率矩陣,為運(yùn)用馬爾科夫理論進(jìn)行優(yōu)化的重中之重。設(shè)n時(shí)刻采用上述新維無(wú)偏灰色模型得到的預(yù)測(cè)值為(n)(0),則狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率向量為X(n),通常將研究對(duì)象所處的概率最大狀態(tài)視為發(fā)展?fàn)顟B(tài),n時(shí)刻的預(yù)測(cè)結(jié)果則為該狀態(tài)下對(duì)應(yīng)區(qū)間的中間值。

    3 實(shí)例分析

    由國(guó)家安監(jiān)總局調(diào)度中心統(tǒng)計(jì)得到2006年至2015年各年特種設(shè)備安全事故發(fā)生次數(shù),見(jiàn)表1。

    將特種設(shè)備各年安全事故起數(shù)所處的狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

    通過(guò)2006年的狀態(tài)為“正?!庇?jì)算出2007—2015年預(yù)測(cè)值,得到新維無(wú)偏灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)與無(wú)偏灰色預(yù)測(cè)相比,相對(duì)誤差平均減少3.6%,從而預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高。

    基于此原理對(duì)2016年和2017年特種設(shè)備事故進(jìn)行預(yù)測(cè),事故預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。

    4 結(jié)論

    本文采用新維無(wú)偏灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型,以2015年以前十年的年全國(guó)特種設(shè)備安全事故起數(shù)實(shí)際值作為原始數(shù)據(jù)對(duì)今后兩年全國(guó)特種設(shè)備安全事故起數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)也可以根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果在進(jìn)行長(zhǎng)期的預(yù)測(cè),這樣能夠大大的提高預(yù)測(cè)精度。這對(duì)特種設(shè)備監(jiān)管部門(mén)和生產(chǎn)使用單位都具有重大的意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1]徐建新,楊杰.煤礦百萬(wàn)噸死亡率動(dòng)態(tài)無(wú)偏灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2012,(3):122.127.

    [2]李生彪.無(wú)偏灰色模糊馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)方法研究及其應(yīng)用[D].蘭州:蘭州大學(xué),2013,(1).

    [3]陳寶平.基于新維無(wú)偏灰色馬爾科夫模型的圍欄草場(chǎng)面積的預(yù)測(cè)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2013,(24):58.63.

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