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系統(tǒng)安全預測技術ppt課件(完整版)

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【正文】 項排序時,首先請各位專家對項目按其重要性排序,被評為第一位的給 n分,第二位的給 n1分,最后一位給 1分,然后按下列公式計算各目標的重要程度: 2022/2/12 22 位項目的人數(shù);贊同將某項目排在第人數(shù);對問題作出回答專家的位項目的得分;排在第要求排序的項目個數(shù);個目標的得分比重,第個目標的總得分;第參加比較的目標個數(shù),式中,,iinm), . . .2,1(), . . .2,1(jj1j1j???????????????NBksiskNBsiinijiniiMjjmjMmj2022/2/12 23 四、時間序列預測法 時間序列預測法 是將歷史資料和數(shù)據(jù),按照時間順序排列成一系列,根據(jù)時間序列所反映的經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展過程、方向和趨勢,將時間序列外推或延伸,以預測經(jīng)濟現(xiàn)象未來可能達到的水平 。 特爾菲法主要有以下五個方面的用途: ⑴ 對達到某一目標的條件、途徑、手段及它們的相對重要程度作出估計; ⑵ 對未來事件實現(xiàn)的時間進行概率估計; ⑶ 對某一方案(技術、產(chǎn)品等)在總體方案(技術、產(chǎn)品等)中所占的最佳比重作出概率估計; ⑷ 對研究對象的動向和在未來某個時間所能達到的狀況、性能等作出估計; ⑸ 對方案、技術、產(chǎn)品等作出評價,或對若干備選方案、技術、產(chǎn)品評價出相對名次,選出最優(yōu)者。所以,應用特爾菲法所得的結果帶有統(tǒng)計學的特征,往往以概率的形式出現(xiàn),它既反映了專家意見的集中程度,又可反映專家意見的離散程度。 2022/2/12 13 反饋性 ? 由于特爾菲法采用匿名形式,專家之間互不接觸,受邀各專家都分別獨立地就調(diào)查表所提問題發(fā)表自己的意見,僅靠一輪調(diào)查,專家意見往往比較分散,不易作出結論,而且各專家的意見也容易有某種局限性。之后,在 1964年,美國蘭德公司的赫爾默( Helmer)和戈登( Gordon)首次將特爾菲法應用于科技預測中,并發(fā)表了 《 長遠預測研究報告 》 。特爾菲( Delphi)是古希臘傳說中的一個地名。 ( 2)制定預測計劃 ( 3)確定預測時間 第二階段: 輸入信息階段 ( 1)收集預測資料 ( 2)檢驗 現(xiàn)有資料 第三階段: 預測處理階段 ( 1)選擇預測方法 ( 2)建立預測模型 ( 3)進行推理和計算 2022/2/12 6 : 輸出結果階段 ( 1)預測結果階段 ( 2)修正預測結果 三、預測的基本原則 2022/2/12 7 第二節(jié) 預測方法 一、預測分析方法概述 :確定事物未來的性質(zhì),一般用于定量數(shù)據(jù)或難以用數(shù)據(jù)表示的事物或狀態(tài)。 ( 3) 規(guī)劃 :此時的預測者是有意識的行動者。即由過去和現(xiàn)在預測未來,由已知預測未知。 2022/2/12 3 預測的含義: ( 1) 預言 。 2) 中期預測 :指對 1年以上 5年以下 的安全生產(chǎn)狀態(tài)的預測。 :用上述分析預測后,須對結果進行評價。由此可以體會到,特爾菲法的含義是通過卓越人物來洞察和預見未來。受邀專家之間互不見面,亦不聯(lián)系,它克服了專家會議調(diào)查法易受權威影響,易受會議潮流、氣氛影響和其他心理影響的缺點。多次反饋保證了專家意見的充分性和最終結論的正確性、可靠性。在這些領域,目前還只能用像特爾菲法這樣的直觀判斷方法才能進行評價和預測。把專家們的回答按從小下下上上kknxkknkknxkknkknxkknkknxkknkkkxknkknxxxxxxxxxxxxxxxxkkkkkkkkkkkkkkkk2022/2/12 19 ? ?? ?? ?? ??????????????????????????????????????????????????????????????????????),2(2),2(),12(2),12(),2(2),2(),12(2),12(1)2(2)12(1212123223212121212313211233321111xx為偶數(shù)為奇數(shù)為偶數(shù)為奇數(shù),其計算公式如下:下四分位點即為為偶數(shù)為奇數(shù)為偶數(shù)為奇數(shù),其計算公式如下:上四分位點即為—正整數(shù)—個數(shù)據(jù);—第—個數(shù)據(jù);—第——中位數(shù);—式中其中位數(shù)按下式計算到大的順序排列。 某產(chǎn)品歷年的銷售量(均以時間序列,可以按趨勢( Trend)、周期( Cycle)、季節(jié)( Season)和意外事件( Erratic events)四個主要因素來分析: 第一個要素是 趨勢 (T), 即人口、資金和技術等要素發(fā)展變化的基本情況。 2022/2/12 25 時間序列分析就是根據(jù)以上四個要素( T、 C、 S、 E)分析原始銷售數(shù)列,再結合這些要素來預測未來的銷售量,如某汽車銷售商今年已銷售出 12022輛,現(xiàn)在預測明年的銷售量。 2022/2/12 26 某百貨公司一柜臺 2022年下半年各月的銷售額分別為 1 1 1 1 19萬元,試預測 2022年 1月份該柜臺的銷售額。 3. 當變量 x 取某個值時 ,變量 y 的取值可能有幾個 4. 各觀測點分布在直線周圍 ? ? ? ? ? ? ? ? ? x y 2022/2/12 34 相關關系 (幾個例子 ) ? 相關關系的例子 ? 父親身高 y與子女身高 x之間的關系 ? 收入水平 y與受教育程度 x之間的關系 ? 商品的消費量 y與居民收入 x之間的關系 ? 商品銷售額 y與廣告費支出 x之間的關系 2022/2/12 35 散點圖 (scatter diagram) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 不相關 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 負線性相關 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 正線性相關 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 非線性相關 ? ? ? ? ? ? ? 完全負線性相關 完全正線性相關 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2022/2/12 36 相關系數(shù) (取值及其意義 ) 1. r 的取值范圍是 [1,1] 2. |r|=1, 為完全相關 r =1, 為完全 正 相關 r =1, 為完全 負 相關 3. r = 0, 不存在 線性 相關關系 4. 1?r0, 為負相關 5. 0r?1, 為正相關 6. |r|越趨于 1表示關系越密切; 7. |r|越趨于 0表示關系越不密切 2022/2/12 37 相關系數(shù) (取值及其意義 ) + 0 + 完全負相關 無線性相關 完全正相關 負相關程度增加 r 正相關程度增加 2022/2/12 38 一元線性回歸 1 一元線性回歸模型 2 參數(shù)的最小二乘估計 3 回歸直線的擬合優(yōu)度 4 顯著性檢驗 2022/2/12 39 ? 回歸分析的目的 : 設法找出變量間的依存 (數(shù)量 )關系 , 用函數(shù)關系式表達出來。39。 ? 狀態(tài)轉移過程 ?,F(xiàn)對教師狀況進行如下分類:青年、中年、老年和流退 (流失和退休 ).根據(jù)歷史資料,各類教師每年的轉移 1000流老中青流老中青?p概率矩陣為: 目前青年教師 (碩博 )400 人,中年教師 360人 , 老年 教師 312人。由于公司 注重對員工技術的提高,樹立顧客至上、信譽第一的理念 , 采用先進的管理模式 ,∴ 公司在本行業(yè)具有良好的形象,形 成了一定規(guī)模的、穩(wěn)定的客戶群。 2022/2/12 71 灰 色 預 測 理 論 一、灰色預測的概念 ( 1) 灰色系統(tǒng)、白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng) ? 白色系統(tǒng) 是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的,即系統(tǒng)的信息是完全充分的。 2022/2/12 74 記原始時間序列為: 生成列為 : 上標 1表示一次累加,同理,可作 m次累加: 回總目錄 回本章目錄 2022/2/12 75 ?累減 將原始序列前后兩個數(shù)據(jù)相減得到累減生成列 ? 累減是累加的逆運算,累減可將累加生成 列 還原為非生成列,在建模中獲得增量信息。 2X2022/2/12 84 GM(1,1)模型 一、 GM( 1, 1)模型的建立 設時間序列 有 n個觀 察值, 通過累加生成新序列 則 GM( 1, 1) 模型相應的微分方程為: 其中: α 稱為發(fā)展灰數(shù); μ 稱為內(nèi)生控制灰數(shù) 。 矩陣的加法 1. 定義 定義 2 .1 設有兩個 m n矩陣 A =(aij) , B =(bij)那 末矩陣 A 與 B 的和記作 A + B , 規(guī)定為 A + B = 矩陣的 減法: A – B = A + (- B ) 2022/2/12 101 2. 對乘加法則 ijkjskik cba ?? ?? 1? ?1212jji i issjbba a ab??????????????1 1 2 2i j i j is sja b a b a b? ? ? ? 稱此運算為行矩陣與列矩陣的 對乘加法則 . 機動 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022/2/12 102 2022/2/12 103 2022/2/12 104 2022/2/12 105 2022/2/12 106 。解得: 求解微分方程,即可得預測模型: ,可利用 2022/2/12 86 回總目錄 回本章目錄 2022/2/12 87 6)誤差及精度檢驗 由預測模型得到的預測值 ,必須經(jīng)過統(tǒng)計檢驗,才能確定其精度等級。 ( 1)關聯(lián)系數(shù) 設 則比較數(shù)列 對參考數(shù)列 的關聯(lián)系數(shù)定義為 : 2
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