第4章系统安全预测技术

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1、第 四 章 系统安全预测技术,本章学习目标,了解系统安全预测的种类、预测程序和预测的基本原理。 熟悉系统安全预测的基本方法。 着重掌握回归分析法、灰色预测法，并能够熟练的在安全生产中加以应用。,预测概述,预测：由过去和现在推测未来，由已知推测未知。 系统安全预测：预测造成事故后果的许多前级事件，随生产的发展会产生什么样的新危险和不安全因素。 预测的组成：预测信息、预测分析、预测技术、预测结果。,4.1 预测的种类及基本原理,4.1.1预测的种类 1.按预测对象的范围分： 宏观预测：生产行业、地区、集团公司的安全状况 微观预测：生产单位的生产系统、子系统安全状况 2.按时间长短分： 长（远）期预

2、测安全管理的重大决策提供依据 中期预测（15年）制定五年计划和任务的依据 短期预测（一年）制定年度计划、季度计划等,4.1.2 预测的基本原理,1. 系统工程原则 从系统的观点出发考虑系统安全预测问题，并把系统中影响安全的因素用集合性、相关性和阶层性协调起来。 2.类推和概率推断原则 用先导事件的发展规律预测迟发事件的发展趋势。 3.惯性原理 根据事物发展的延续性，推断系统未来发展趋势。,4.1.3 预测的程序,4.2 预 测 方 法 （forecasting technique ）,预测方法可分为三类： 经验推断预测法 时间序列预测法 计量模型预测法,4.2.1 经验推断预测法,利用直观材料

3、，靠人的经验知识和综合分析能力，对客观事物的未来状态做出估计和设想。,特尔斐预测法,特尔斐 (Delphi)又译“德尔非”，原是古希腊的一座古城名。在古希腊神话中，人们把德尔菲城看成是能够预告未来的神谕之地。,特尔斐法是第二次世界大战后发展起来的一种直观预测法，是美国兰德公司于20世纪40年代发明并首先用于技术预测的。,特尔斐预测法,特尔斐法可用于科技预测、也可用于社会、经济预测；即可用于短期、也可用于长期预测。 对大量非技术性的无法定量分析的因素作出概率估算，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，可信度较高，在国

4、外得到广泛应用。,利用专家的知识、经验、智慧等无法数量化的模糊性的信息，通过通信的方式进行信息交换，逐步取得较一致的意见，达到预测的目的。,特尔斐预测法实质,（1）确定预测目标 目标选择应是本系统或专业中对发展规划有重大影响而且意见分歧较大的课题，预测期限以中、远期为宜。,特尔斐预测法基本程序,（2）成立管理小组 管理小组人数从两人至十几人不等，随工作量大小而定。其主要任务是： 负责对利用特尔斐法进行预测的工作过程进行设计； 提出可供选择的专家名单； 搞好专家征询和轮间信息反馈工作； 整理预测结果和写出预测报告书。,特尔斐预测法基本程序,（3）选择专家 专家总体的权威程度较高； 专家的代表面应

5、尽量广泛； 严格专家的推荐和审定程序； 专家人数要适当（一般以2050人为宜，大型预测可达100人左右）。,特尔斐预测法基本程序,（4）设计评估意见征询表 表格每一栏目要紧扣预测目标，力求达到预测事件和专家所关心的问题的一致性； 表格简明扼要，填表时间一般以24 h为宜； 填表方式简单，尽可能用数字和英文字母表示专家的评估结果。,特尔斐预测法基本程序,（5）专家征询和轮间信息反馈 经典特尔斐法一般分为34轮征询； 管理小组尽量把背景资料提供给专家，同时，专家对不够完善、准确的历史数据提出补充和评价； 最常见的问题是要求专家对某项技术实现的日期做出预言： 不大可能实现成功概率10 %； 实现与否

6、可能性相等成功概率50 %； 基本上可能实现成功概率90 %。,特尔斐预测法基本程序,（1）数量和时间答案的处理 当预测结果需要用数据或时间表示时，专家们的回答将是一系列可比较大小的数据或有前后顺序排列的时间，常用中位数和上、下四分位点的方法处理答案，求出预测的期望值和时间。,专家意见的统计处理,把专家们的回答按从小到大的顺序排列。如：当有n个专家时，共有n个（包括重复的）答数排列： x1x2x3.xn-1xn 中位数按下式计算：,专家意见的统计处理,四分位点？,（2）等级比较答案的处理 当对某些项目的重要性进行排序的要求时，一般采用评分法对答案进行处理。,专家意见的统计处理,当要求对n项排序

7、时，首先请各位专家对项目按其重要性排序，被评为第一位的给n分，第二位的给n-1分，最后一位即第n位者给1分，然后按下列公式计算各目标的重要程度：,专家意见的统计处理,4.2.2 时间序列预测法,利用观察、记录到的一组按时间顺序排列的数字序列，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的水平进行推测。 时间序列预测法包括滑动平均法,周期变动分析法,线性趋势分析法等。,4.2.3 计量模型预测法,计量模型指预测对象与其主要影响因素之间数量关系的方程式。 计量模型预测法：利用这一方程式的计算，根据主要影响因素的变化趋势，对预测对象的未来状况进行推测。,4.2.3.1 回归分析法,回归分析

8、法是一种从事物变化的因果关系 出发的预测方法。它利用数理统计原理，在大量统计数据的基础上，通过寻求数据变化规律来推断、判断和描述事物未来的发展趋势。 事物变化的因果关系可用一组变量描述，即自变量与因变量之间的关系：确定关系和相关关系。,（1） 一元线性回归法 根据自变量与因变量的相互关系，用自变量的变动来推测因变量变动的方向和程度，其基本方程式为：,求解可得a 、b值,由最小二乘法，可得到方程组：,在回归分析中，为了解回归直线与实际数据变化趋势的符合程度，求出相关系数。,利用以上所建立的回归直线预测方程对以后的安全趋势进行预测。,例1：某工厂前6月发生的工伤事故统计数据,带入计算公式可得：,由

9、此可得到回归方程为：,代入 x=7，可预测7月份的工伤事故数：,例2：某矿前10月发生的工伤事故统计数据,非线性回归的分析方法是通过变换，将非线性问题转化为线性问题，再利用线性回归的方法进行回归分析。 非线性回归曲线：指数、对数函数等。 根据实际数据的变化分布形状，或根据专业知识，确定何种曲线做为回归曲线。,（2）一元非线性回归方法,指数函数回归法,例3：某工厂前6月发生的工伤事故统计数据,例4：某矿前10月发生的工伤事故统计数据,根据实际数据的变化分布形状，或根据专业知识，确定何种曲线做为回归曲线。,4.2.3.2 灰色预测法 （1） “灰”含义和”灰”现象 控制论学者艾什比将内部信息缺乏的

10、客体称为“黑箱”，据此，人们常用颜色的深浅表示信息的多少。 “黑”指信息缺乏 “白”指信息完全 “灰”指信息部分已知、部分未知，即信息不完全。,灰色理论是一种新的系统理论。 其主要优点是它通过一系列数据生成方法（直接累加法、移动平均法、加权累加法、遗传因子累加法、自适性累加法等）将根本没规律的、杂乱无章的或规律性不强的一组原始数据序列变得具有明显的规律性，解决了数学界一直认为不能解决的微积分方程建模问题。 灰色系统预测是从灰色系统的建模、关联度及残差辨识的思想出发，所获得的关于预测的新概念、观点和方法。 灰色系统理论模型有多种，一般选用一阶一个变量的微分方程模型，即GM（1，1）模型。,（2）

11、灰色预测建模方法 设原始离散数据序列， ，其中N为序列长度，对其进行一次累加处理： k=1,2,N 则以生成序列 为基础建立灰色的生成模型 称为一阶灰色微分方程，记为G（1,1），式中、为待辩识参数。 设参数向量,和,则由下式得 的最小二乘解：,时间响应方程：,离散响应方程：,式中,将 计算值作累减还原，即得到原始数据的估计值,G(1,1)模型的拟合残差中往往还有一部分动态有效信息，可以通过建立残差G(1,1)模型对原模型进行修正。 （3）预测模型的后验差检验 可以用关联度及后验差对预测模型进行检验； 根据得到的后验差比值及小误差概率确定预测精度等级（好、合格、勉强、不和格）。,3 马尔柯夫链

12、预测法,马尔柯夫性质：事物未来的发展及演变仅受当前状况的影响。换句话说，在给定现在状态时，事物的发展与过去状态是无关的。 当事物满足马尔柯夫性质，且一种状态转变为另一种状态的规律又可知时，可应用马尔柯夫链预测法。 系统从某种状态转移到其他状态的可能性大小，用转移概率描述。,初始状态向量： 状态转移概率矩阵：,一次转移向量： 二次转移向量： 由此可得：,例：某单位对1250名接触矽尘人员进行了健康检查，发现健康状况分布见下表： 根据统计资料，前年到去年各种健康人员的变化情况为：健康人员继续保持健康者为70，有20变为疑似矽肺，10被定为矽肺；原有疑似矽肺一般不可能恢复健康，仍保持原状为80，有20被正式定为矽肺；矽肺患者不能恢复健康或返回疑似矽肺。 试预测来年接尘人员的健康状况。,