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近年來，隨著國民經(jīng)濟高速增長，工礦企業(yè)生產(chǎn)事故和傷亡人數(shù)也不斷增加，特別是2004年以來，煤礦瓦斯爆炸等特大事故頻繁發(fā)生，安全生產(chǎn)形勢較為嚴峻。在加強安全生產(chǎn)監(jiān)督，加大煤礦安全投入，嚴格執(zhí)行安全責(zé)任制度等一系列強有力的措施后，安全生產(chǎn)形勢將會如何發(fā)展，能否起到立竿見影的效果，這些問題均有待系統(tǒng)地進行科學(xué)研究。
預(yù)測研究一個想象的未來變化，是用該現(xiàn)象的過去行為來預(yù)測未來，即通過時間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時間變化的規(guī)律，將這種規(guī)律延伸到未來，從而對該現(xiàn)象的未來作出預(yù)測。采用灰色預(yù)測法能避免相關(guān)數(shù)據(jù)不足的弱點，可以避免由于個人經(jīng)驗、知識和偏好，以及宏觀因素的影響而造成的主觀臆斷，能夠較好地把握系統(tǒng)的自我演變規(guī)律[1]。
l預(yù)測模型的建立
1．1建立模型
GM(1，1)是一階、一個變量的微分方程模型，適合于對系統(tǒng)行為特征值大小的發(fā)展變化進行預(yù)測。其實質(zhì)是通過對原始數(shù)據(jù)序列作一次累加生成(1-AGO)，使生成數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)一定規(guī)律，從而構(gòu)造預(yù)測模型[2]。
1．2 模型改進
為了提高模型精度，對參數(shù)進行二次擬合估計，以進一步改進模型。將以上時間響應(yīng)方程寫成[3-4]：
這是l-AGO生成數(shù)列的預(yù)測模型，可以通過逆累加生成IAGO得出原始數(shù)列的預(yù)測模型，即全國工傷事故死亡人數(shù)預(yù)測模型：
3結(jié)論
對GM(1，1)模型在事故死亡率預(yù)測中的應(yīng)用進行了深入研究，得出以下結(jié)論：
1)采用灰色系統(tǒng)理論進行建模，能克服相關(guān)數(shù)據(jù)不足的缺陷和避免人為因素的影響。建立的預(yù)測模型的仿真結(jié)果與實際值接近，預(yù)測誤差較小，模型精度好。這表明基于灰色理論的預(yù)測方法適合我國事故死亡率的趨勢預(yù)測。
2)建立模型的主要目的，在于探索一種預(yù)測事故死亡率的科學(xué)有效的方法，提供一個解決問題的思路�；疑碚摻⒃趪栏竦臄�(shù)學(xué)基礎(chǔ)上，計算相對簡單，需要的原始數(shù)據(jù)相對較少，只需要4個以上就可以達到一定的精度。
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