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事故預(yù)測(cè)預(yù)防張艷艷
重慶大學(xué)目錄第一章事故預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)原理與方法第二章生產(chǎn)過(guò)程中事故預(yù)測(cè)預(yù)防第三章作業(yè)人員事故預(yù)測(cè)預(yù)防第四章運(yùn)用人體生物節(jié)律理論和“月相”預(yù)測(cè)與控制事故1、事故預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)原理與方法1.1概述1.2事故回歸預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型1.3事故預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型程序設(shè)計(jì)流程1.4事故發(fā)生規(guī)律預(yù)測(cè)模式1.5實(shí)踐應(yīng)用舉例1.6事故灰色預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型概念解析事故,是人們?cè)谶M(jìn)行有目的的活動(dòng)過(guò)程中,突然發(fā)生的違背人們意志的不幸事件。預(yù)測(cè),是人們根據(jù)過(guò)去積累的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)來(lái)探索事物可能發(fā)展的趨勢(shì),并做出估計(jì)與評(píng)價(jià)。事故預(yù)測(cè)預(yù)防的原理:依據(jù)事故所具有的的因果性、偶然性、必然性和再現(xiàn)性的特點(diǎn),從而尋找事故的規(guī)律性,以防事故的發(fā)生。1.1概述事故的發(fā)生,尤其是傷亡事故的發(fā)生是隨機(jī)的。它是由諸多的因素而構(gòu)成,而且他們之間有著十分復(fù)雜的關(guān)系。預(yù)測(cè)事故“再現(xiàn)”概率,則又關(guān)系到這些相關(guān)因素的比例和時(shí)間相結(jié)合的機(jī)會(huì)。為了了解并掌握事故潛在的某些規(guī)律,必須對(duì)已經(jīng)發(fā)生的事故進(jìn)行追蹤,分析和研究其所發(fā)生的根本原因,從中了解事故發(fā)生的傾向與內(nèi)在規(guī)律,以便尋找未來(lái)時(shí)間內(nèi)事故發(fā)生的潛在性或可能性,從而采取相應(yīng)的措施加以預(yù)防或排除,不使其導(dǎo)致為“再現(xiàn)”的事故。這就是事故預(yù)測(cè)技術(shù)的精髓與核心??茖W(xué)的安全管理,就是從事故的偶然性之中,找出事故發(fā)生的必然性,認(rèn)識(shí)事故發(fā)生的規(guī)律性,把事故消滅在萌芽之中。通過(guò)對(duì)大量事故的統(tǒng)計(jì)、分析、研究與多年現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐積累的經(jīng)驗(yàn)證明,能夠準(zhǔn)切反映事故發(fā)生客觀規(guī)律的事故預(yù)測(cè)的最佳方法是:用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的非線性的回歸分析和灰色系統(tǒng)理論的手段而建立的“事故預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型”。1.2事故回歸預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型一元線性回歸分析數(shù)學(xué)模型回歸分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中處理變量之間一種較為成熟、實(shí)用和有效的辦法。它可以簡(jiǎn)便有效地利用調(diào)查的統(tǒng)計(jì)資料,對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行事先預(yù)計(jì)和推斷,為此引出一元線性回歸分析數(shù)學(xué)模型和解決問(wèn)題的方法。
散點(diǎn)圖:把具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量、之間的若干對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)()所對(duì)應(yīng)的個(gè)離散的點(diǎn)在直角坐標(biāo)系中描繪出來(lái),所得到的圖象叫做散點(diǎn)圖?;貧w直線:圖中所有的散點(diǎn),總的表現(xiàn)出某種趨勢(shì),把能反映散點(diǎn)趨勢(shì)的某條直線稱為回歸直線.該直線所對(duì)應(yīng)的一元方程叫做回歸直線方程.
例1:某物流公司一年中每月的總運(yùn)量(萬(wàn)噸)與每月的總成本(萬(wàn)噸)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下表4-6:試給出散點(diǎn)圖
x1.081.121.191.281.361.481.591.681.801.871.982.07C2.252.272.402.552.642.752.923.033.143.253.363.50解:將表中的個(gè)散點(diǎn),描在坐標(biāo)系中,得到散點(diǎn)圖,如圖4-4,用一條直線來(lái)近似地表示它們之間的關(guān)系,這條直線就叫做總成本C對(duì)運(yùn)量x的回歸直線,回歸直線的方程就叫做成本對(duì)運(yùn)量的回歸方程,記作=a+bx其中,a,b稱為回歸系數(shù).為了和總成本C的實(shí)際觀測(cè)值區(qū)別,用
表示回歸方程中的總成本,由的每一個(gè)取值所得到的的值叫做總成本的回歸值.一般地,如果隨機(jī)變量y與變量x之間呈現(xiàn)某種線性關(guān)系,則與之間一元線性回歸模型為:?=a+bx
1.2.1最小二乘法1.2.2一元回歸模型方程【例2】
在某一企業(yè)物流的生產(chǎn)過(guò)程中,為研究溫度(單位:℃)對(duì)產(chǎn)品的腐蝕程度(單位:%)的影響,測(cè)得下列一組數(shù)據(jù),如下表所示:1.2.3回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1、相關(guān)系數(shù)2、線性相關(guān)的顯著性水平檢驗(yàn)方法一般地,按照以下步驟對(duì)線性相關(guān)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。
①提出原假設(shè)H0:y與x的線性關(guān)系不顯著。記b=0,這是因?yàn)楫?dāng)時(shí),回歸直線是一條平行于軸的直線,無(wú)論x如何變化,y的值均為常數(shù),顯然,不可能有顯著的線性關(guān)系。
②選用統(tǒng)計(jì)量,并根據(jù)樣本值計(jì)算的值;
③按給出的顯著性檢驗(yàn)水平a和自由度f(wàn)=n-2,查附表6的相關(guān)系數(shù)臨界值表,得
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