安全系統(tǒng)工程課件安全預(yù)測

6系統(tǒng)安全預(yù)測6.1安全預(yù)測概述6.2德爾菲預(yù)測法6.3回歸分析法預(yù)測6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法第一頁，共68頁。第一頁，共68頁。6.1.1安全預(yù)測的定義預(yù)測：是人們對客觀事物發(fā)展變化的一種認(rèn)識和估計，是根據(jù)過去和現(xiàn)在去研究未來，也就是要對未來可能出現(xiàn)的事件和問題作出科學(xué)的估量和表述。安全預(yù)測：是在分析、研究系統(tǒng)過去和現(xiàn)在安全資料的基礎(chǔ)上，利用各種知識和科學(xué)方法，對系統(tǒng)未來的安全狀況進行預(yù)測，預(yù)測系統(tǒng)的危險種類及危險程度，以便對事故進行預(yù)報和預(yù)防。第二頁，共68頁。第二頁，共68頁。6.1.1安全預(yù)測的定義作用：通過安全預(yù)測可以掌握一個單位安全生產(chǎn)的發(fā)展趨勢，為制定安全目標(biāo)、安全管理措施和技術(shù)措施提供科學(xué)依據(jù)。

安全預(yù)測的組成：（1）預(yù)測信息；（2）預(yù)測分析；（3）預(yù)測技術(shù)；（4）預(yù)測結(jié)果。第三頁，共68頁。第三頁，共68頁。6.1.2安全預(yù)測的分類（1）按預(yù)測對象的范圍分1）宏觀預(yù)測。是指對整個行業(yè)、一個地區(qū)、一個企業(yè)的安全狀況的預(yù)測。2）微觀預(yù)測。是指對一個生產(chǎn)單位的生產(chǎn)系統(tǒng)或其子系統(tǒng)的安全狀況的預(yù)測。（2）按時間長短分1）長期預(yù)測。2）中期預(yù)測。3）短期預(yù)測。第四頁，共68頁。第四頁，共68頁。（3）按所應(yīng)用的原理分1）白色理論預(yù)測。用于預(yù)測的問題與所受影響因素已十分清楚的情況。2）灰色理論預(yù)測。也稱為灰色系統(tǒng)預(yù)測，灰色系統(tǒng)既包含有已知信息又含有未知信息的系統(tǒng)。安全生產(chǎn)活動本身就是個灰色系統(tǒng)。3）黑色理論預(yù)測。也稱為黑箱系統(tǒng)或黑色系統(tǒng)預(yù)測。這種系統(tǒng)中所含的信息多為非確定的。常用的安全預(yù)測方法：德爾菲預(yù)測法、回歸分析法預(yù)測、馬爾柯夫鏈預(yù)測法、灰色系統(tǒng)預(yù)測法。6.1.2安全預(yù)測的分類第五頁，共68頁。第五頁，共68頁。6.1.3安全預(yù)測的步驟一般說來，預(yù)測可分為4個階段10個步驟。確定預(yù)測目標(biāo)和任務(wù)1.確定預(yù)測目的2.制定預(yù)測計劃3.確定預(yù)測時間輸入信息4.收集預(yù)測資料5.檢驗現(xiàn)有資料預(yù)測處理6.選擇預(yù)測方法7.建立預(yù)測模型8.進行推測或計算輸出結(jié)果9.預(yù)測結(jié)果的鑒定10.修正預(yù)測結(jié)果階段步驟

第六頁，共68頁。第六頁，共68頁。6系統(tǒng)安全預(yù)測6.1安全預(yù)測概述6.2德爾菲預(yù)測法6.3回歸分析法預(yù)測6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法第七頁，共68頁。第七頁，共68頁。6.2德爾菲預(yù)測法

德爾菲預(yù)測法是美國蘭德公司于20世紀(jì)40年代首先提出并用于技術(shù)預(yù)測的一種直觀預(yù)測法。德爾菲預(yù)測法是一種廣為適用的預(yù)測方法。它既可用于科技預(yù)測，也可用于社會、經(jīng)濟預(yù)測；既可用于短期預(yù)測，也可用于長期預(yù)測。德爾菲預(yù)測法的優(yōu)點：能對大量非技術(shù)性的無法定量分析的因素作出概率估計，并將概率估計結(jié)果告訴專家，充分發(fā)揮信息反饋和信息控制的作用，使分散的評估意見逐次收斂，最后集中在協(xié)調(diào)一致的評估結(jié)果上。第八頁，共68頁。第八頁，共68頁。6.2.1德爾菲預(yù)測法的基本程序

德爾菲預(yù)測法的實質(zhì)是利用專家的知識、經(jīng)驗、智慧等無法數(shù)量化而帶來很大模糊性的信息。通過通信的方式進行信息交換，逐步地取得較一致的意見，達到預(yù)測的目的。德爾菲預(yù)測法的基本程序為：（1）確定預(yù)測目標(biāo)目標(biāo)選擇應(yīng)是本系統(tǒng)或本專業(yè)中對發(fā)展規(guī)劃有重大影響而且意見分歧較大的課題，預(yù)測期限以中、遠期為宜。如工礦企業(yè)傷亡事故發(fā)展趨勢預(yù)測。第九頁，共68頁。第九頁，共68頁。（2）成立管理小組人數(shù)為二人到十幾人，要求具備必要的專業(yè)知識和統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)處理等方面的知識。其任務(wù)為：對預(yù)測的工作過程進行設(shè)計，提出可供選擇的專家名單，搞好專家征詢和輪間信息反饋工作，整理預(yù)測結(jié)果和寫出預(yù)測報告書。（3）選擇專家專家選擇是預(yù)測成敗的關(guān)鍵，主要要求為：1）專家總體的權(quán)威程度較高。2）專家的代表面應(yīng)廣泛，技術(shù)、管理、情報6.2.1德爾菲預(yù)測法的基本程序

第十頁，共68頁。第十頁，共68頁。專家和高層決策人員。3）嚴(yán)格專家的推薦和審定程序。4）專家人數(shù)要適當(dāng)。一般為20~50人，大型預(yù)測可達100人左右。（4）設(shè)計評估意見征詢表沒有統(tǒng)一的格式，但要求：1）表格的每一欄目要緊扣預(yù)測目標(biāo)。2）表格簡明扼要。專家思考時間長，填表時間短，2~4小時。3）填表方式簡單。用數(shù)字及字母表示結(jié)果。6.2.1德爾菲預(yù)測法的基本程序

第十一頁，共68頁。第十一頁，共68頁。（5）專家征詢和輪間信息反饋一般分3~4輪征詢。在第一輪征詢中，預(yù)先擬訂一個預(yù)測事件一覽表，并允許專家對表格補充和修改。管理小組應(yīng)將與課題有關(guān)的大量技術(shù)政策和經(jīng)濟條件等背景材料提供給專家。在征詢表中，最常見的問題是要求專家對某項技術(shù)實現(xiàn)的日期作出預(yù)言。6.2.1德爾菲預(yù)測法的基本程序

第十二頁，共68頁。第十二頁，共68頁。德爾菲預(yù)測法的特點

德爾菲法是一個可控制的組織集體思想交流的過程，使得由各方面的專家組成的集體能作為一個整體來解答某個復(fù)雜問題。（1）匿名性。專家能充分發(fā)揮自己的智慧和知識。（2）反饋性。管理小組對每一輪的預(yù)測結(jié)果指出統(tǒng)計、匯總，提供有關(guān)專家的論證依據(jù)和資料，作為反饋材料發(fā)給每一位專家，供下一輪預(yù)測時參考。（3）預(yù)測結(jié)果的統(tǒng)計特性。

第十三頁，共68頁。第十三頁，共68頁。6.2.2專家意見的統(tǒng)計處理

（1）數(shù)量和時間答案的處理常用中位數(shù)和上、下四分點的方法，處理專家們的答案，求出預(yù)測的期望值和時間。將專家的回答按從小到大的順序排列。如：當(dāng)有n

個專家時，共有n個答數(shù)：其中位數(shù)按下式計算第十四頁，共68頁。第十四頁，共68頁。（1）數(shù)量和時間答案的處理

上四分點按下式計算第十五頁，共68頁。第十五頁，共68頁。下四分點按下式計算（1）數(shù)量和時間答案的處理

第十六頁，共68頁。第十六頁，共68頁。數(shù)量和時間答案的處理舉例例：某企業(yè)邀請16位專家對該企業(yè)某事故發(fā)生概率進行預(yù)測，得到16個數(shù)據(jù)，即n=16，n=2k，k=8為偶數(shù)。數(shù)據(jù)由小到大為：

n12345678事故發(fā)生概率p×1031.351.381.401.401.401.451.471.50n910111213141516事故發(fā)生概率p×1031.501.501.501.531.551.601.601.65解：

n=16為偶數(shù)，k=8，則中位數(shù)為：第十七頁，共68頁。第十七頁，共68頁。數(shù)量和時間答案的處理舉例因此，處理后的預(yù)測結(jié)果為：事故發(fā)生概率的期望值為p=1.50×10-3，上限p上=1.54×10-3，下限p下

=1.40×10-3。k=8為偶數(shù)，則上中位數(shù)為：k=8為偶數(shù)，則下中位數(shù)為：第十八頁，共68頁。第十八頁，共68頁。（2）等級比較答案的處理在邀請專家進行安全預(yù)測時，常有對某些項目的重要性進行排序的要求，如預(yù)防措施的選擇、事故原因的確定等。對這類問題，可采用評分法處理。當(dāng)對n個項目排序時，第1位得n分，第2位得n-1分，……，然后計算：6.2.2專家意見的統(tǒng)計處理

第十九頁，共68頁。第十九頁，共68頁。（2）等級比較答案的處理式中，m——參加比較的項目個數(shù)；

sj——第j個項目的總得分；

kj——第j個項目的得分比重；

n——要求排序的項目個數(shù)；

Bi——排在第i位項目的得分；

Ni——將某項目排在第i位的專家人數(shù)；M——對問題作出回答的專家總?cè)藬?shù)。第二十頁，共68頁。第二十頁，共68頁。等級比較答案的處理舉例

例：某礦井下發(fā)生了火災(zāi)，大量煤炭正在燃燒，不僅造成大量經(jīng)濟損失，而且對礦井安全生產(chǎn)也構(gòu)成了威脅。為消滅火災(zāi)，共提出了六個方案，請93位專家對從中選出三個方案并對其排序。

方案序號方案內(nèi)容123456密閉火區(qū)，利用風(fēng)壓平衡法控制漏風(fēng)密閉火區(qū)，向火區(qū)內(nèi)注水密閉火區(qū)，向火區(qū)內(nèi)注泥漿密閉火區(qū)，向火區(qū)內(nèi)注爐煙密閉火區(qū)，向火區(qū)內(nèi)注液氮密閉火區(qū)，利用風(fēng)壓平衡法控制漏風(fēng)并向火區(qū)內(nèi)注泥漿第二十一頁，共68頁。第二十一頁，共68頁。解：要求從六個方案中選三個，故n=3，排在第1、2、3位的得分為：B1=3，B2=2，B3=1。將第1方案排在第1、2、3位的專家人數(shù)分別為71、15、2，則N1=71，N2=15，N3=2。于是得：等級比較答案的處理舉例

第二十二頁，共68頁。第二十二頁，共68頁。用同樣方法處理其他項目，所得結(jié)果如下表。方案序號123456各方案得分2453665531168各方案得分比重0.440.070.120.010.060.30各方案排序ⅠⅣⅢⅥⅤⅡ通過比較各方案的得分比重，認(rèn)為應(yīng)采取的措施及其順序為：第1、第6、第3方案，即都需要密閉火區(qū)，綜合采取風(fēng)壓平衡法控制漏風(fēng)并向火區(qū)內(nèi)注泥漿。等級比較答案的處理舉例

第二十三頁，共68頁。第二十三頁，共68頁。6系統(tǒng)安全預(yù)測6.1安全預(yù)測概述6.2德爾菲預(yù)測法6.3回歸分析法預(yù)測6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法第二十四頁，共68頁。第二十四頁，共68頁。6.3回歸分析法預(yù)測企業(yè)或部門的安全狀況與影響它的各種因素是一個密切聯(lián)系的整體。而這個整體又具有相對穩(wěn)定性和持續(xù)性，即時間序列平穩(wěn)性。這樣就可以拋開對逐個因素的分析，就其整體利用慣性原理，對企業(yè)或部門的安全狀況進行預(yù)測提供了可能。

第二十五頁，共68頁。第二十五頁，共68頁。6.3.1回歸分析法概述企業(yè)或部門的安全狀況可以用一定時期內(nèi)的傷亡人次數(shù)、千人死亡率、千人負(fù)傷率、百萬噸產(chǎn)品死亡率等指標(biāo)來表示。所有這些指標(biāo)，都可以通過預(yù)測，對其未來的變化作出估計。回歸分析法具有預(yù)測結(jié)果比較接近實際、易于表示數(shù)據(jù)的離散性并給出預(yù)測區(qū)間等優(yōu)點，在工礦企業(yè)傷亡事故趨勢預(yù)測中已得到了廣泛的應(yīng)用。回歸分析法是研究相關(guān)關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計方法，分為一元回歸和多元回歸。第二十六頁，共68頁。第二十六頁，共68頁?；貧w分析法預(yù)測的步驟（1）根據(jù)實驗或觀察數(shù)據(jù)，繪制散點圖，大體確定變量之間的相關(guān)關(guān)系；（2）根據(jù)散點圖初步確定相關(guān)關(guān)系方程表達式的類型，建立經(jīng)驗回歸方程，從而對變量之間的關(guān)系程度進行精確的計算與分析。散點圖是利用有對應(yīng)關(guān)系的兩個變量分別作為坐標(biāo)，且將這兩個變量的統(tǒng)計值標(biāo)在該坐標(biāo)系中所成的圖形上。在繪制散點圖之前，應(yīng)先根據(jù)實驗或觀察取得一組互相對應(yīng)的數(shù)據(jù)編制成數(shù)據(jù)表，然后根據(jù)散點圖進行計算和分析。第二十七頁，共68頁。第二十七頁，共68頁。相關(guān)關(guān)系的分類（1）從相關(guān)的性質(zhì)分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)；（2）從影響因素的多少分為單相關(guān)和復(fù)相關(guān)。單相關(guān)是兩個現(xiàn)象之間的關(guān)系；（3）從相關(guān)的表現(xiàn)形式分為直線相關(guān)和曲線相關(guān)。（4）從相關(guān)緊密程度分為完全相關(guān)、不完全相關(guān)和不相關(guān)。完全相關(guān)為函數(shù)關(guān)系，兩現(xiàn)象各自獨立，毫無關(guān)系則為不相關(guān)，在完全相關(guān)和不相關(guān)之間則為不完全相關(guān)(安全系統(tǒng)多屬于此)。第二十八頁，共68頁。第二十八頁，共68頁。6.3.2一元線性回歸法預(yù)測（1）回歸直線方程及其求法為了研究線性相關(guān)關(guān)系，需要利用數(shù)學(xué)方程式，對實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)配合一條適當(dāng)?shù)木€性修均線，其直線方程為：

y=a+bx(6.6)式中x、y分別為自變量和因變量；參數(shù)a、b分別表示直線的縱截距和斜率。式（7.1）是研究線性函數(shù)關(guān)系的方程表達式，當(dāng)a、b確定之后，回歸直線也可確定。參數(shù)a、b一般用最小二乘法求得。第二十九頁，共68頁。第二十九頁，共68頁?；貧w直線方程的確定最小二乘法要求y的修均值和實際值的離差平方和為最小，即設(shè)有n對x與y的數(shù)值，若y的修均值值以a+bx代入，則此離差平方和成為a與b的函數(shù)，用W(a,b)表示，即第三十頁，共68頁。第三十頁，共68頁。回歸直線方程的確定為了使W(a,b)成為最小，可分別求W(a,b)對a及b的偏導(dǎo)且令其等于0，整理后得：由上述方程可求得參數(shù)a、b分別為：第三十一頁，共68頁。第三十一頁，共68頁。回歸分析法預(yù)測的舉例一元線性回歸用于企業(yè)事故趨勢分析時，方程式中各變量代表的具體意義為：x—時間順序號；y—事故數(shù)據(jù)；n—事故數(shù)據(jù)總數(shù)。例：某企業(yè)近10年來的事故傷亡人數(shù)如下頁表所示，現(xiàn)用一元線性回歸法預(yù)測事故的發(fā)展趨勢。解首先，根據(jù)傷亡人數(shù)的統(tǒng)計數(shù)值繪制散點圖，得出傷亡人數(shù)與時間的關(guān)系為直線關(guān)系。然后，求出參數(shù)a、b：第三十二頁，共68頁。第三十二頁，共68頁。回歸直線方程的確定舉例時間順序號(x)傷亡人數(shù)(y)x2xyy21234567891066757394683435325358149162536496481100661502193763402042452564775804356562553298836462411561225102428093364第三十三頁，共68頁。第三十三頁，共68頁?；貧w直線方程的確定舉例合計第三十四頁，共68頁。第三十四頁，共68頁。（2）回歸分析法的相關(guān)關(guān)系因此回歸直線方程為：y=80.2–3.89x在回歸分析中，還應(yīng)研究計算得到的回歸直線是否符合實際數(shù)據(jù)變化的趨勢。為此引入相關(guān)系數(shù)r的概念，其計算公式為：第三十五頁，共68頁。第三十五頁，共68頁。相關(guān)系數(shù)取不同的數(shù)值時，分別表示實際數(shù)據(jù)和回歸直線之間的不同符合情況。1）r=0時，表示回歸直線不符合實際數(shù)據(jù)的變化情況；（2）回歸分析法的相關(guān)關(guān)系第三十六頁，共68頁。第三十六頁，共68頁。2）0<|r|<1時，表示回歸直線在一定程度上符合實際數(shù)據(jù)的變化趨勢。|r|越大，說明回歸直線與實際數(shù)據(jù)變化趨勢的符合程度越大；|r|越小，則符合程度越小。（2）回歸分析法的相關(guān)關(guān)系第三十七頁，共68頁。第三十七頁，共68頁。3）|r|=1時，表示回歸直線完全符合實際數(shù)據(jù)的變化情況。（2）回歸分析法的相關(guān)關(guān)系第三十八頁，共68頁。第三十八頁，共68頁。（3）回歸分析法的預(yù)測與控制在回歸分析中，還應(yīng)根據(jù)回歸方程來預(yù)測y的取值范圍。當(dāng)n較大時，y的剩余均方差為：當(dāng)x=x0

時，相應(yīng)的y0服從正態(tài)分布，則y0落在y0±2Sy0區(qū)間上的概率為0.9545，因此可得到y(tǒng)的預(yù)測區(qū)間為[y0-2Sy0，y0+2Sy0]，也可求出y在某區(qū)間內(nèi)取值，相應(yīng)x在什么范圍。第三十九頁，共68頁。第三十九頁，共68頁。（3）回歸分析法的預(yù)測與控制仍以前面的傷亡數(shù)據(jù)為例,說明預(yù)測區(qū)間的求法。該例的回歸直線過程為：可以將前面表中xi的分別代入方程求得y的均值，再以實際yi分別減去y的均值，即可計算得到據(jù)此可預(yù)測y的取值范圍。例如，設(shè)x=11，則

y=80.2–3.89×11=37.41第四十頁，共68頁。第四十頁，共68頁。相應(yīng)預(yù)測區(qū)間為：37.41±2×17.8=37.41±35.6，即[1.81,73.01]，y值落在1.81~73.01內(nèi)的概率為0.9545。或者37.41±17.8，即[19.61,55.21]。我們可以作出預(yù)測帶如圖所示。（3）回歸分析法的預(yù)測與控制第四十一頁，共68頁。第四十一頁，共68頁。6.3.3一元非線性回歸預(yù)測法非線性回歸分析方法是通過一定的變換，將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，然后利用線性回歸的方法進行回歸分析。非線性回歸曲線有很多種，選用哪一種曲線作為回歸分析則要根據(jù)實際數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中的變化分布形狀，也可根據(jù)專業(yè)知識確定分析曲線。常用的非線性回歸曲線有以下幾種。（1）雙曲線第四十二頁，共68頁。第四十二頁，共68頁。（2）冪函數(shù)（3）指數(shù)函數(shù)6.3.3一元非線性回歸預(yù)測法第四十三頁，共68頁。第四十三頁，共68頁。（4）對數(shù)函數(shù)下面以指數(shù)函數(shù)

y=aebx

為例，說明非線性曲線的回歸方法例某鋼廠上一年的工傷人數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下頁表所示，試用指數(shù)函數(shù)

y=aebx進行回歸分析。6.3.3一元非線性回歸預(yù)測法第四十四頁，共68頁。第四十四頁，共68頁。月份時間順序號(x)工傷人數(shù)(y)y’x2xy’y’2123456789101112123456789101112151276456744212.7082.4851.9461.7921.3861.6091.7921.9461.3861.3860.69301491625364964811001211442.7084.9705.8387.1686.9309.65412.5415.5712.4713.867.62307.3336.1753.7873.2111.9312.5893.2113.787.01.9210.4800第四十五頁，共68頁。第四十五頁，共68頁。一元非線性回歸曲線第四十六頁，共68頁。第四十六頁，共68頁。一元非線性回歸預(yù)測法舉例故指數(shù)回歸曲線方程為:計算相關(guān)系數(shù)：第四十七頁，共68頁。第四十七頁，共68頁。一元非線性回歸預(yù)測法舉例0<|r|<1，說明用指數(shù)曲線進行回歸分析，在一定程度上反映了該廠實際工傷人數(shù)的變化趨勢。還可進一步計算出

y

的預(yù)測區(qū)間。第四十八頁，共68頁。第四十八頁，共68頁。6系統(tǒng)安全預(yù)測6.1安全預(yù)測概述6.2德爾菲預(yù)測法6.3回歸分析法預(yù)測6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法第四十九頁，共68頁。第四十九頁，共68頁。6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法如果事物的發(fā)展過程及狀態(tài)只與事物當(dāng)時的狀態(tài)有關(guān)，而與以前狀態(tài)無關(guān)時，則此事物的發(fā)展變化稱為馬爾柯夫鏈。如果系統(tǒng)的安全狀況具有馬爾柯夫性質(zhì)，且一種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N狀態(tài)的規(guī)律又是可知的，那么可以利用馬爾柯夫鏈的概念進行計算和分析，來預(yù)測未來特定時刻的系統(tǒng)安全狀態(tài)。馬爾柯夫鏈?zhǔn)潜碚饕粋€系統(tǒng)在變化過程中的特性狀態(tài)，可用一組隨時間進程而變化的變量來描述。第五十頁，共68頁。第五十頁，共68頁。馬爾柯夫鏈預(yù)測法

如果系統(tǒng)在任何時刻上的狀態(tài)是隨機性的，則變化過程是一個隨機過程，當(dāng)時刻t

變到時刻t+1，狀態(tài)變量從某個取值變到另一個取值，系統(tǒng)就實現(xiàn)了狀態(tài)轉(zhuǎn)移。系統(tǒng)從某種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到各種狀態(tài)的可能性大小，可用轉(zhuǎn)移概率來描述。假定系統(tǒng)的初始狀態(tài)可用狀態(tài)向量表示為：

狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為:第五十一頁，共68頁。第五十一頁，共68頁。6.4.2狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣及其性質(zhì)

狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣是一個

n

階方陣，滿足概率矩陣的一般性質(zhì)，即有0≤pij

≤1且。也就是說，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的所有行向量都是概率向量。第五十二頁，共68頁。第五十二頁，共68頁。一次轉(zhuǎn)移向量s(1)為:二次轉(zhuǎn)移向量s(2)為:類似地6.4.3安全預(yù)測

第五十三頁，共68頁。第五十三頁，共68頁。馬爾柯夫鏈預(yù)測法舉例例：某單位對1250名接觸矽塵人員進行健康檢查時，發(fā)現(xiàn)職工的健康狀況分布如表所示。健康狀況健康疑似矽肺矽肺代表符號s1(0)s2(0)s3(0)人數(shù)100020050根據(jù)統(tǒng)計資料，一年后接塵人員的健康變化規(guī)律為：健康人員繼續(xù)保持健康者剩70%，有20%變?yōu)橐伤莆危?0%的人被定為矽肺，即第五十四頁，共68頁。第五十四頁，共68頁。馬爾柯夫鏈預(yù)測法舉例

原有疑似矽肺者一般不可能恢復(fù)為健康者，仍保持原狀者為80%，有20%被正式定為矽肺，即因此，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為

矽肺患者一般不可能恢復(fù)為健康或返回疑似矽肺，即第五十五頁，共68頁。第五十五頁，共68頁。馬爾柯夫鏈預(yù)測法舉例

預(yù)測一年后接塵人員的健康狀況為：即一年后，仍然健康者為700人，疑似矽肺者360人，被定為矽肺者190人。預(yù)測表明，該單位矽肺發(fā)展速度很快，必須加強防塵工作和醫(yī)療衛(wèi)生工作。第五十六頁，共68頁。第五十六頁，共68頁。6系統(tǒng)安全預(yù)測6.1安全預(yù)測概述6.2德爾菲預(yù)測法6.3回歸分析法預(yù)測6.4馬爾柯夫鏈預(yù)測法6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法第五十七頁，共68頁。第五十七頁，共68頁。6.5灰色系統(tǒng)預(yù)測法灰色系統(tǒng)理論預(yù)測通過一系列數(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(yīng)性累加法等，將根本沒有規(guī)律的、雜亂無章的或規(guī)律性不強的一組原始數(shù)據(jù)變得具有明顯的規(guī)律性，解決了數(shù)學(xué)界一直認(rèn)為不能解決的微分方程建模問題?；疑到y(tǒng)預(yù)測是從灰色系統(tǒng)的建模、關(guān)聯(lián)度及殘差辨識的思想出發(fā)，所獲得的關(guān)于預(yù)測的概念、觀點與方法。將灰色系統(tǒng)理論用于廠礦企業(yè)事故預(yù)測，一般選用GM(1,1)模型，是一階的一個變量的微分方程模型。第五十八頁，共68頁。第五十八頁，共68頁。6.5.1