人因工程《第15章劳动安全及事故预防(二)》

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1、一、事故预测方法预测----是指预测者根据有关的历史资料和现实资料，运用适当的方法和技巧，对研究对象的未来状态进行科学的分析、估算和推断，并对预测结果进行验证评价和应用的活动过程。事故预测----也称为安全性预测，是对系统将来的安全状况进行的预测。伤亡事故预测包括事故发生可能性预测和事故发生趋势预测常用的伤亡事故发生预测方法回归预测法、指数平滑法、灰色系统预测法、卡尔曼滤波器预测法等。在此只介绍灰色系统预测法。第四节事故预测与预防创建灰色系统理论邓聚龙教授在1982年创立的，它以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，要通过对“部分”已

2、知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行规律的正确认识和确切描述，并据以进行科学预测。定义把内部信息已知的系统称为白色系统；信息未知的或非确知的系统称为黑色系统；而把信息不完全确知的系统称为灰色系统。灰色系统的基本特征是构成系统的因素有些是清楚的，而另一些则不太清楚，于是系统既不“白”也不“黑”，呈“灰色”。应用有些事故致因因素及其对事故发生的作用很清楚，有些则不清楚。因此，可以借助灰色系统理论来研究。灰色系统预测法灰色系统的一个基本观点是把一切随机变量都看作是在一定范围内变化的灰色量。根据灰色系统理论，处理灰色量不是采用通常的数理统计方法，而是采用数据生成的方

3、法来寻求其中的规律性。灰色系统数据生成方式有三种：（1）累加生成。通过数据列中各数据依次累加得到新的数据列。累加前的数据列称为原数据列，累加后生成的数据列称为生成数据列。（2）累减生成。通过数据列中各数据相减得到新的数据列。累减是累加的逆运算。（3）映射生成。除了累加和累加、累减之外的其他生成。1．数据生成在伤亡事故发生趋势预测中主要采用累加生成的方式进行数据处理。设有原始数据列显然，生成数据列与原始数据列之间有如下关系：经过累加生成得到的生成数据列比原始数据列的随机波动性减弱了，内在的规律性显现出来了。对于生成数据列可以建立白化形式的微分方程，它称为一阶灰色微分方程记为，

4、即一阶一个变量的微分方程：其中和是待定参数。该方程的解为：该式称为时间反应方程。记参数列为或可以利用最小二乘法求解：2．建立灰色模型其中,3．后验差检验为检验按灰色模型预测的可信性，需要进行后验差检验。原始数据列的实际数据的平均值和方差分别为：把第项数据的原始数据值与计算的估计值之差称作第K项残差则整个数据列所有数据项的残差的平均值和方差分别为：通过计算后验差比值和小误差频率来进行后验差检验。（1）后验差比值。按定义，后验差比值为后验差比值越小越好。小则意味着小而大，即尽管原始数据很离散，按灰色模型计算的估计值与实际值很接近。（2）小误差频率。按定义，小误差频率为残差与残差

5、平均值之差小于给定值的频率：小误差频率越大越好。根据后验差比值和小误差频率可以综合评价模型的精度，见表15-3。表15-3后验差精度等级精度等级小误差频率后验差比值好合格勉强不合格4．残差模型如果经过后验差检验根据原始数据列建立的灰色模型不合格，可以建立残差模型对原模型修正。对累加生成的数据列的数据项计算残差：组成残差数据列一般只用部分残差而不是全部残差建立残差模型，即。将残差数据列进行累加生成得到残差累加生成数据列，建立一阶微分方程：该方程的解为：把残差估计值加到生成数据列的对应项上，得到修正后的模型。一般地，从保证预测精度考虑，只对生成数据列的最后几个数据项进行修正。设

6、对生成数据列的第项以后的数据项修正，则修正后的第项的估计值为：5．举例某矿某年3-7月份的轻伤事故情况如表15-4所示。表15-4轻伤事故人次月份34567轻伤人次2629313334该例中，原始数据列为：累加生成数列为：根据（15-5），所以，本例中，所以，即，本例的事故预测公式为：为了得到原始数列的预测值，需要将生成数列的预测值作累减还原为原始值，即根据下式求得：生成数列的预测值、原始数列的还原值分别如表15-5，15-6所示。15-5生成数列的预测值与误差检验K02626015555.27-0.2728686.14-0.143119118.700.304153153.

7、03-0.0315-6原始数列的还原值与误差检验K12626022929.27-0.2733130.870.1343332.560.4453434.33-0.33平均值30.630.606-0.006数据方差和残差方差分别为：后验差比值为：小误差频率所以根据和的评价标准（表15-3），本例题的预测结果的评价等级为“好”。采用可对8月的轻伤事故进行预测。即根据预测，如果不能采取更有效的事故预防措施的话，下一月份的轻伤事故人次将是36人。二、事故预防在防止人为失误和预防事故方面，人类已积累了丰富的经验，提出了许多行之有