灰色預測模型GM(1,1)在國內安全生產事故預測中的應用

周明星，房棟

1.河南牧業經濟學院工商管理學院，河南，鄭州，450044；2.鄭州大學土木工程學院，河南，鄭州，450000

0 引言

安全生產重于泰山，人民群眾的安全利益高于一切，我國每年因交通、爆炸、火災等安全事故導致了大量的人員傷亡和重大的經濟損失，給社會帶來了許多負面影響，安全生產問題已然變成了全社會的熱門話題之一[1]，科學、合理地對安全生產事故的發生和發展進行預測也成為了安全生產研究的一項重要任務。

灰色預測模型GM(1,1)是一個依據小樣本數據建立的一階一元微分方程，由于所需數據少、原理簡單、計算方便、預測結果精度高、可靠性高等優點，被廣泛地應用于工程控制、經濟管理、未來學研究、社會系統、生態系統及復雜的農業系統中[2]。

為了更好地總結事故教訓，探究傷亡事故發生的規律，本文應用GM(1,1)模型對國內安全生產事故的發展趨勢進行了預測。基于2012～2021年國內安全生產事故數據，建立了事故傷亡人數和發生起數的灰色預測模型，對比分析計算值與實際值，驗證了灰色預測模型GM(1,1)應用于安全生產事故數據統計分析的可行性和可靠性。在此基礎上，預測了2022～2030年國內安全生產事故傷亡人數，為制定安全生產政策和減少事故的發生提供了決策依據。

1 事故數據統計與分析

根據2012～2021年《安全與環境學報》中與國內安全生產事故統計分析有關的論文[3-4]，統計了2012～2021年國內安全生產事故總體情況，如表1所示。

由表1可知，2012～2021年我國共發生安全生產事故6712起，死亡26220人。從2012～2021年，事故的數量和死亡人數在逐年下降，發生起數從1040起降低到353起，降低了66.1%；死亡人數從4462人降低到1129起，降低了74.7%。從總體情況來看，這十年內我國國內安全生產形勢明顯好轉。

表1 2012～2021年國內安全生產事故總體情況統計表

2 事故數據處理

2.1 事故傷亡人數灰色預測模型GM(1,1)

（1）事故傷亡人數灰色模型GM(1,1)的建立。由表1各年事故傷亡人數，確定原始數據序列：

對原始數據序列進行累加處理，得到一次累加序列：

建立數據矩陣，計算a和u。

表2 2012～2021年國內安全生產事故死亡人數預計算值

（2）事故傷亡人數灰色模型GM(1,1)的檢驗。選用后驗差法檢驗灰色預測模型GM(1,1)的精度，對照表3，確定該灰色預測模型GM(1,1)的精度等級。

表3 模型精度等級判定標準

最后，根據計算得到的c和p，對照表3，確定該灰色預測模型GM(1,1)精度等級為優，預測結果可靠。

2.2 事故發生起數灰色預測模型GM(1,1)

對照表3，確定該灰色預測模型GM(1,1)精度等級為二級，精度不高。在此基礎上，對事故起數預測模型進行修正。

（3）事故發生起數灰色模型GM(1,1)的修正。對表4中的殘差ε(k)進行非負處理，按同樣的方法，建立殘差預測模型：

表4 2012～2021年國內安全生產事故發生起數計算值

根據殘差預測模型，對原模型進行修正，得到第一次殘差修正后的模型：

殘差修正后的預測值如表5所示。

表5 第一次殘差修正后預測值

一次殘差修正后進行模型精度檢驗得到：殘差均值=27.42，殘差方差=3441.69，比值c=0.24，小概率誤差P=0.9，模型預測等級二級，精度不高。在此基礎上，對事故起數預測模型進行二次殘差修正[5-6]。

對表5中的殘差ε(k)進行非負處理，按同樣的方法，建立二次殘差預測模型：

根據二次殘差預測模型，對原模型進行修正，得到第二次殘差修正后模型：

表6 第二次殘差修正后預測值

二次殘差修正后進行模型精度檢驗得到：殘差均值=-19.92，殘差方差=4333.97，比值c=0.27＜0.35，小概率誤差P=1，模型預測等級一級，預測結果可靠。

3 事故傷亡數據預測

相較于事故發生起數，我們更為關心事故傷亡人數的預測值。根據事故傷亡人數灰色預測模型，計算得到2022～2030年事故傷亡人數預測值，如圖1所示。

圖1 2022-2030年國內安全生產事故傷亡人數預測值

由圖1可知，2022～2030年國內安全生產事故預測傷亡人數是逐年下降的，且相比2022年，2030年傷亡人數下降了70.2%[7-8]。

4 結論

本文基于2012～2021年國內安全生產事故數據，建立了事故傷亡人數和發生起數的灰色預測模型GM(1,1)，根據模型得到2012～2021各年事故的計算值[9]。通過對比分析各年事故的計算值與實際值，驗證了灰色預測模型GM(1,1)應用于安全生產事故數據統計分析的可行性和可靠性。在此基礎上，預測了國內安全生產事故的發展趨勢。結果表明，灰色預測模型GM（1,1）可用于預測國內安全生產事故的變化規律和發展趨勢。