事故预测预防

事故预测预防张艳艳

重庆大学目录第一章事故预测的数学原理与方法第二章生产过程中事故预测预防第三章作业人员事故预测预防第四章运用人体生物节律理论和“月相”预测与控制事故1、事故预测的数学原理与方法1.1概述1.2事故回归预测数学模型1.3事故预测数学模型程序设计流程1.4事故发生规律预测模式1.5实践应用举例1.6事故灰色预测数学模型概念解析事故，是人们在进行有目的的活动过程中，突然发生的违背人们意志的不幸事件。预测，是人们根据过去积累的经验和知识来探索事物可能发展的趋势，并做出估计与评价。事故预测预防的原理：依据事故所具有的的因果性、偶然性、必然性和再现性的特点，从而寻找事故的规律性，以防事故的发生。1.1概述事故的发生，尤其是伤亡事故的发生是随机的。它是由诸多的因素而构成，而且他们之间有着十分复杂的关系。预测事故“再现”概率，则又关系到这些相关因素的比例和时间相结合的机会。为了了解并掌握事故潜在的某些规律，必须对已经发生的事故进行追踪，分析和研究其所发生的根本原因，从中了解事故发生的倾向与内在规律，以便寻找未来时间内事故发生的潜在性或可能性，从而采取相应的措施加以预防或排除，不使其导致为“再现”的事故。这就是事故预测技术的精髓与核心。科学的安全管理，就是从事故的偶然性之中，找出事故发生的必然性，认识事故发生的规律性，把事故消灭在萌芽之中。通过对大量事故的统计、分析、研究与多年现场实践积累的经验证明，能够准切反映事故发生客观规律的事故预测的最佳方法是：用数理统计学的非线性的回归分析和灰色系统理论的手段而建立的“事故预测数学模型”。1.2事故回归预测数学模型一元线性回归分析数学模型回归分析是数理统计中处理变量之间一种较为成熟、实用和有效的办法。它可以简便有效地利用调查的统计资料，对经济现象进行事先预计和推断，为此引出一元线性回归分析数学模型和解决问题的方法。

散点图：把具有相关关系的两个变量、之间的若干对实测数据（）所对应的个离散的点在直角坐标系中描绘出来，所得到的图象叫做散点图。回归直线：图中所有的散点，总的表现出某种趋势，把能反映散点趋势的某条直线称为回归直线．该直线所对应的一元方程叫做回归直线方程．

例1：某物流公司一年中每月的总运量（万吨）与每月的总成本（万吨）的统计数据如下表4－6:试给出散点图

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：将表中的个散点，描在坐标系中，得到散点图，如图4-4,用一条直线来近似地表示它们之间的关系，这条直线就叫做总成本C对运量x的回归直线，回归直线的方程就叫做成本对运量的回归方程，记作=a+bx其中，a,b称为回归系数．为了和总成本C的实际观测值区别，用

表示回归方程中的总成本，由的每一个取值所得到的的值叫做总成本的回归值．一般地，如果随机变量y与变量x之间呈现某种线性关系，则与之间一元线性回归模型为:Â=a+bx

1.2.1最小二乘法1.2.2一元回归模型方程【例2】

在某一企业物流的生产过程中，为研究温度(单位:℃)对产品的腐蚀程度(单位:%)的影响，测得下列一组数据,如下表所示:1.2.3回归方程的显著性检验1、相关系数2、线性相关的显著性水平检验方法一般地，按照以下步骤对线性相关的显著性进行检验。

①提出原假设H0：y与x的线性关系不显著。记b=0，这是因为当时，回归直线是一条平行于轴的直线，无论x如何变化，y的值均为常数，显然，不可能有显著的线性关系。

②选用统计量,并根据样本值计算的值；

③按给出的显著性检验水平a和自由度f=n-2，查附表6的相关系数临界值表，得