事故灰色预测模型Word文档格式.docx

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　　灰色系统（GreySystem）理论是我国著名学者邓聚龙教授20世纪80年代初创立的一种兼备软硬科学特性的新理论［95］96］。

该理论将信息完全明确的系统定义为白色系统，将信息完全不明确的系统定义为黑色系统，将信息部分明确、部分不明确的系统定义为灰色系统。

由于客观世界中，诸如工程技术、社会、经济、农业、环境、军事等许多领域，大量存在着信息不完全的情况。

要么系统因素或参数不完全明确，因素关系不完全清楚；

要么系统结构不完全知道，系统的作用原理不完全明了等，从而使得客观实际问题需要用灰色系统理论来解决。

十余年来，灰色系统理论已逐渐形成为一门横断面大、渗透力强的新兴学科。

　　灰色预测则是应用灰色模型GM（1,1）对灰色系统进行分析、建模、求解、预测的过程。

由于灰色建模理论应用数据生成手段，弱化了系统的随机性，使紊乱的原始序列呈现某种规律，规律不明显的变得较为明显，建模后还能进行残差辨识，即使较少的历史数据，任意随机分布，也能得到较高的预测精度［59］。

因此，灰色预测在社会经济、管理决策、农业规划、气象生态等各个部门和行业都得到了广泛的应用。

　　一般考虑到事故变化趋势属于非平稳的随机过程，选用具有原始数据需求量小、对分布规律性要求不严、预测精度较高等优点的模糊灰色预测模型GM（1,1），同时考虑到减小预测误差，将其与时间序列自相关预测模型AR（n）相结合。

　　预测模型：

其GM（1,1）和AR（n）的组合模型为：

　　x

　　（0）

　　（t+1）=（-ax

（1）+b）e-at+∑φiεi实例：

根据GM（1,1）模型原理和中国新星石油公司以及华东石油局的钻井事故数据资源，得到的千人死亡率和钻井孔内事故次数灰色预测模型分别为：

　　x1

（1）

　　（t+1）=-

　　7.084e-

　　0.062t+

　　7.487x2

　　506.08e-

　　0.0835t+

　　558.08

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