文章摘要
于慧鹏,马新新.灰色GM(1,1)预测模型在特种设备安全事故状况预测中的应用[J].安徽建筑大学学报,2022,30(1):69-74
灰色GM(1,1)预测模型在特种设备安全事故状况预测中的应用
Application of the Grey GM (1,1) Prediction Model in the Prediction of Special Equipment Accidents
  
DOI:
中文关键词: 特种设备  安全事故预测  二阶弱化因子  GM(1,1)预测
英文关键词: special equipment  accident prediction  second order weakening factor  GM (1,1) prediction
基金项目:安徽省教育厅科学研究项目(SK2019JD01)
作者单位
于慧鹏 安徽建筑大学  经济与管理学院安徽  合肥  230601 
马新新 安徽建筑大学  经济与管理学院安徽  合肥  230601 
摘要点击次数: 5472
全文下载次数: 4639
中文摘要:
      依据 2007—2016 年全国特种设备安全状况数据(安全事故总量、受伤人数、死亡人数等)建立 GM(1,1) 预测模型并验证,引入二阶弱化因子 D2 对传统 GM(1,1) 预测模型进行改进,以适应初始数据震荡变化 趋势,提高模拟精准度。结果表明,改进后的预测模型的精准度符合实际要求,能够在一定程度上反映特种 设备安全事故状况,有助于统筹特种设备安全工作、提出特种设备安全监管措施,对政府有关部门预防安全 事故、制定相关措施具有一定的现实参考价值。
英文摘要:
      Based on the national special equipment (SE) safety data (the number of accidents,injury toll,death toll,etc. ) from 2007 to 2016,the grey GM(1,1) prediction model is established and verified. Second order weakening factor D2 is introduced to optimize the traditional prediction model GM(1,1) to adapt to the fluctuation of initial data and improve the simulation accuracy. The results show that the accuracy of the improved prediction model meets the actual requirements and can reflect the SE accident to a certain extent,which helps to ensure SE safety and propose SE supervision measures,and has a certain reference value for the government to prevent accidents as well as formulate measures.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

分享按钮