安全生产_系统安全预测技术概述

第三章系统安全预测技术 预测的种类和基本原理 第一部分 预测的种类 预测的程序 预测的基本原则 一 预测的种类 1 什么叫预测 2 预测的组成有哪些 3 安全生产预测的分类 一 预测的种类 预测 预测信息 预测分析 预测技术 预测结果 安全生产预测的分类 按预测范围分类 宏观预测 微观预测 按时间长短分类 长期预测 中期预测 短期预测 二 预测的程序 三 预测的基本原则 1 连贯的原则 2 系统的原则 3 实事求是的原则 4 大量观察的原则 预测方法 第二部分 一 预测分析方法概述 定性分析 定量分析 定时分析 定比分析 评价分析 二 预测方法分类 经验推断预测法 时间序列预测法 计量模型预测法 头脑风暴法 特尔斐法 主观概率法等 滑动平均法 指数滑动平均法 周期变动分析法 回归分析法 马尔柯夫链预测法 灰色预测 利用直观材料 依靠人的经验知识和综合分析能力 对客观事物的未来做出估计和设想 三 经验推断预测法 特尔斐法 美国兰德公司于20世纪40年代发明并首先用于技术预测 它能对大量非技术性的无法定量分析的因素做出概率估算 并将概率估算结果告诉专家 充分发挥信息反馈和信息控制的作用 使分散的评估意见逐次收敛 最后集中在协调一致的评估结果上 1 特尔斐法的基本程序 同意 第一轮征询表 1 说明对应答者的要求2 提供背景材料3 第一轮征询问题 了解背景材料 答复第一轮问题 对第一轮答复进行汇总并整理 第二轮征询表 1 第一轮答复的分布2 第二轮征询问题3 请求陈述理由的问题 了解反馈信息和问题 答复第二轮征询表 考察第二轮答复的变化与收敛 同意 反馈 第三轮征询表 1 第二轮答复的分布和变化2 补充材料和专家提供的理由3 第三轮征询的问题 了解反馈信息和问题 答复第三轮征询表 对第三轮答复做出汇总考察答复的变化与收敛 整理预测结果 写出预测报告书 了解预测结果 输出 反馈 特尔斐法的特点 1 匿名性2 反馈性3 预测结果的统计性 2 专家意见的统计处理 1 数量和时间答案的处理 首先 把专家的回答按从小到大的顺序排列 如 共有n位专家时 共有n个答案 找出中位数 四分位点进行处理 中位数 上四分位点 下四分位点 某矿邀请16位专家对该矿某事件发生概率进行预测 得16个数据 由小到大将所得数据排列见表 计算中位数和四分位点 2 等级比较答案的处理 在邀请专家进行安全预测时 常有对某些项目的重要性进行排序的要求 假如 共有m种项目 请专家从中选出n中进行排序 排在第一位的为n分 第二位的n 1分 最后一位为1分 计算各项目的得分 重要度 第j个项目的重要度 第j个项目的得分比重 煤矿若发生火灾 可造成严重的经济损失和人员伤亡 为消灭火灾 共提出6个方案 现请93位专家从中选出3个方案并对其排序 算出各项目的重要度及得分比重 并进行排序 作业网上查找应用特尔斐法的实例 并把要点写在作业本上 四 时间序列预测法 时间序列预测法是指利用观察或记录到的一组按时间顺序排列起来的数字序列 分析他们的变化方向和程度 从而对下一时期或以后若干时期可能达到的水平进行推测 1 滑动平均法 一般认为 未来的状况与较近时期的状况有关 而与更早时期的状况关系不大 因此 可采用与预测期相邻的几个数据的平均值作为滑动预测值 假定未来的状况跟过去三个月的情况关系较大 则 也可用多个月份的滑动平均值来预测 上述公式可写为 某地年均粮食产量如图 试用滑动平均法进行预测 在上面的预测方法中 对各个时期的数据是同等看待的 但实际上 这些数据的作用是不同的 距离预测期较近的数据起的作用要大些 可采用加权的滑动平均法来缩小预测偏差 给不同时期的数据以不同的权数 把求得的加权平均数作为预测值 利用上述粮食产量图 进行加权平均法预测 2 指数滑动平均法 基本思想 是把时间序列数据看做是一个无穷序列 把看做这个无穷序列的一个函数 即 为了在计算中使用单一的权数 并且使权数之和等于1 令 当 则 把称为平滑系数 预测值 平滑系数 前期实际值 1 平滑系数 前期预测值 即 预测值 前期预测值 平滑系数 前期实际值 前期预测值 以 0 8或0 7为宜 利用上述粮食产量图 进行指数滑动平均法预测 取 全国交通事故死亡人数 万人 试分别采用滑动平均法 最后三年 和指数滑动平均法 来预测2006年的数据 利用滑动平均法得 利用指数滑动平均法得 五 计量模型预测 计量模型是由描述预测对象与其主要影响因素有关的一个方程式或是方程组构成 计量模型预测就是利用这一系列方程的计算 根据主要影响因素的变化趋势 对预测的对象的未来状况进行推测 回归分析法 自变量和因变量之间的关系 确定关系 相关关系 回归分析就是根据相关关系建立回归方程的 1 一元线性回归法 回归系数a b由下式决定 解上面的方程组 可得 确定a b后 就可以画出回归直线 某矿近十年来顶板事故死亡人数的统计数据见表 求回归直线 回归方程 在回归分析中 可用相关系数 表示回归直线对实际数据变化趋势的符合程度 相关系数 其中 说明回归直线与实际数据的变化趋势完全相符合 说明完全没有线性关系 大部分情况下 一般来说 越接近于1 说明之间存在的线性关系越强 说明回归直线与实际数据的变化趋势基本吻合 可得 2 一元非线性回归方法 要把收集起来的数据 画在坐标图中 通过判断变化分布情况 确定选用哪一种曲线作为回归曲线 也可通过专业知识 选取分析曲线 非线性回归的分析方法是通过一定的转换 将非线性问题转化