第五章 系统安全预则和 与决策 安全工程专业安全系统工程课件.pptVIP

安全系统工程Safety System Engineering 第五章 系统安全预则与决策 主要内容 1.系统安全预测 2.系统安全决策 5.1 系统安全预测 1. 安全预测分类 （1）按预测对象的范围分 宏观预测：是指对整个行业、一个省区、一个局（企业）的安全状况的预测。 微观预测：是指对一个厂（矿）的生产系统或对其子系统的安全状况的预测。 （2）按时间长短分 长（远）期预测：是指对五年以上的安全状况的预测。它为安全管理方面的重大决策提供科学依据。 中期预测：是指对一年以上五年以下的安全生产发展前景进行的预测。它是制定五年计划和任务的依据。 短期预测：是指对一年以内的安全状态的预测。它是年度计划、季度计划以及规定短期发展任务的依据。 5.1.1 安全预测概述 2．安全预测的基本原理 系统安全预测同其他预测方法一样，遵循如下的基本原理： （1）系统原则。系统安全预测是系统工程，因此，应当从系统的观点出发，以全局的观点、更大的范围、更长的时间、更大的空间、更高的层次来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。 根据小概率事件推断准则，若某系统评价结果其发生事故的概率为小概率事件，则推断该系统是安全的；反之，若其概率很大，则认为系统是不安全的。 （3）惯性原理。对于同一个事物，可以根据事物的发展都带有一定的延续性，即所谓惯性，来推断系统未来发展趋势。所以惯性原理也可以称为趋势外推原理。 预测方法从大的方面可分为经验推断预测法、时间序列预测法及计量模型预测法。本节就其中的主要常见预测方法作一介绍。 【解】将表中数据代入方程组（5-2）中，便可求出a和b的值，即 故回归直线的方程为 在回归分析中，为了了解回归直线对实际数据变化趋势的符合程度的大小，还应求出相关系数。其计算公式如下： 式中， 注意：相关系数 时，说明回归直线与实际数据的变化趋势完全相符； 时，说明x与y之间完全没有线性关系。 将表5-1中的有关数据代入 ，说明回归直线与实际数据的变化趋势相符合。所以，可根据所建立的回归直线预测方程对以后的死亡人数趋势进行预测。 2.一元非线性回归方法 在回归分析法中，除了一元线性回归法外，还有一元非线性回归分析法、多元线性回归分析法、多元非线性回归分析法等。 例如：指数函数回归分析 基本公式： 令： 则： 【例5-2】某矿2004年的工伤人数的统计数据见表5-2，用指数函数进行回归分析。 月份 时间序号xi 工伤人数yi 1 1 15 2.708 1 2.708 7.333 2 2 12 2.485 4 4.970 6.175 3 3 7 1.946 9 5.838 3.787 4 4 6 1.792 16 7.168 3.211 5 5 4 1.386 25 6.930 1.931 6 6 5 1.609 36 9.654 2.589 7 7 6 1.792 49 12.544 3.211 8 8 7 1.946 64 15.568 3.78 9 9 4 1.386 81 12.474 7.000 10 10 4 1.386 100 13.86 1.921 11 11 2 0.696 121 7.623 0.480 12 12 1 0.000 144 0 0 合计 【解】对两边取自然对数得： 令 则： 用一元线性回归方程计算公式得： 因 ，所以 故指数回归方程为 求相关系数： ，说明用指数曲线进行回归分析，在一定程度上反映了该矿工伤人数的趋势。所以，可根据建立的回归方程对以后工伤人数发展趋势进行预测。 5.1.3 灰色预测法 1982年我国学者邓聚龙先生创立了灰色系统理论，目前许多国家及国际组织的知名学者从事灰色系统的理论和应用研究工作。 灰色系统研究的是“部分信息明确，部分信息未知”的“小样本，贫信息”不确定性系统，它通过对已知“部分” 信息的生成去开发了解、认识现实世界。着重研究“外延明确，内涵不明确”的对象。 1.灰色预测建模方法 设原始离散数据序列 按式（5-7）对其进行一次累加生成处理，得到序列 以序列 为基础建立灰色的生成模型。 k=1,2,…,N (5-7) 式（5-8）称为一阶灰色微分方程，记为GM（1，1），式中α和μ为待辨识参数。 (5-8) (5-10) 一阶 一个变量