李楊+陳律斯+游國斌

摘要：以2006—2015年全國特種設(shè)備安全事故起數(shù)實(shí)際值作為原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過新維無偏灰色馬爾科夫的預(yù)測得到其預(yù)測值，發(fā)現(xiàn)其與無偏灰色預(yù)測相比，相對誤差平均減少了3.6%。這說明了新維無偏灰色馬爾科夫理論預(yù)測誤差更小，準(zhǔn)確度更高。以此方法進(jìn)行預(yù)測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；新維無偏灰色馬爾可夫理論

中圖分類號(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)測法中運(yùn)用頻率最高的有偏模型，其應(yīng)用范圍和預(yù)測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)樣本沒有得到更新，無法有效獲取樣本的最新變化情況，從而會(huì)導(dǎo)致預(yù)測精度的降低。

基于以上兩種方法的不足和各自的優(yōu)勢，針對特種設(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題進(jìn)行改進(jìn)，建立一種新的動(dòng)態(tài)無偏灰色馬爾科夫模型。

1 新維無偏灰色模型

首先運(yùn)用傳統(tǒng)的GM（1，1）模型預(yù)測出新信息，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偏灰色模型，這種方法我們稱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)刻采用上述新維無偏灰色模型得到的預(yù)測值為（n）（0），則狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率向量為X（n），通常將研究對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)測結(jié)果則為該狀態(tài)下對應(yīng)區(qū)間的中間值。

3 實(shí)例分析

由國家安監(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2006年的狀態(tài)為“正?！庇?jì)算出2007—2015年預(yù)測值，得到新維無偏灰色馬爾科夫預(yù)測與無偏灰色預(yù)測相比，相對誤差平均減少3.6%，從而預(yù)測準(zhǔn)確性提高。

基于此原理對2016年和2017年特種設(shè)備事故進(jìn)行預(yù)測，事故預(yù)測結(jié)果見表2。

4 結(jié)論

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

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