【正文】 通常用Ｖ表示，即 ： Ｖ =(υ 1,υ 2,… ,υ n) 各元素 vi即代表各種可能的總評判結(jié)果。 ⑵ 雙曲線法 相對價 W值越大 ,方案的技術(shù)經(jīng)濟綜合性能越好，一般應(yīng)取 Ｗ ＞ 。是否評審，這一事件的決策者完全可以決定，這是一個主觀抉擇 環(huán)節(jié)。 (綜合 )權(quán)重 ω 根據(jù) MADMP的實際需要和可能 ， 可以從上述 3個方面的權(quán)重中選用 ， 當(dāng)用兩種以上的權(quán)重時 ， 就存在一個如何組合的問題 ,常用的有兩種算法求取組合 (綜合 )權(quán)重 ω。量化等級見 下 表。因而，只能在滿意規(guī)則下尋求決策者滿意的方案。為此要將總準(zhǔn)則分解為各級子準(zhǔn)則，直到相當(dāng)具體、直觀，并可以直接或間接地用備選方案本身的屬性 (性能、參數(shù) )來表征的層次為止。 決策是人們行動的先導(dǎo)。資料審核、調(diào)整后，根據(jù)資料結(jié)構(gòu)的性質(zhì)，選擇合適的模型和方法來預(yù)測。 事故直觀預(yù)測法 雖然在我國沒有系統(tǒng)分析和應(yīng)用，但實際工作中已經(jīng)得到了廣泛考慮。對未來的短期預(yù)測，這一假設(shè)往往是可以滿足的，但對未來的長期預(yù)測，這一假設(shè)顯然是不符合實際的。 第三階段 ， 對將來的某個時期的數(shù)值作出預(yù)測 。直觀地說，平穩(wěn)隨機序列的折線圖無明顯的上升或下降趨勢。 ② 如果時間序列具有迅速和明顯的趨勢變動， α 宜取稍大的值，一般為 ～ ，以使近期數(shù)據(jù)對現(xiàn)時的指數(shù)平滑值有較大的作用，從而將近期的變動趨勢充分地反映在預(yù)測值中。 三次指數(shù)平滑也稱 三重指數(shù)平滑 ，它與二次指數(shù)平滑一樣，不是以平滑值直接作為預(yù)測值，而是為建立模型所用。 指數(shù)平滑法就是用平滑系數(shù) α 來實現(xiàn)不同時間的數(shù)據(jù)的非等權(quán)處理 。 其中 ,t代表時間 ,單位可以是年、季、月、日或小時。 設(shè)時間序列為 X1,X2,…… ,移動平均法可以表示為 ： 式中： xt為最新觀察值； Ft+1為下一期的預(yù)測值。 ① 多項式曲線預(yù)測模型 很多事物發(fā)展的模型可用多項式表示，常用的多項式預(yù)測模型有： 一次 (線性 )預(yù)測模型 二次 (二次拋物線 )預(yù)測模型 三次 (三次拋物線 )預(yù)測模型 n次 (n次拋物線 )預(yù)測模型 式中： t代表時間自變量 。 ① 長期趨勢因素 長期趨勢因素 反映了社會經(jīng)濟現(xiàn)象在一個較長時間內(nèi)的發(fā)展趨勢，它可以在一個相當(dāng)長的時間內(nèi)表現(xiàn)為一種近似直線的持續(xù)向上或持續(xù)向下或平穩(wěn)的趨勢。如果數(shù)據(jù)是憑經(jīng)驗、拍腦袋估計出來的，那么就不能得出科學(xué)的分析結(jié)論。 實際中，很多現(xiàn)象之間的關(guān)系并不是線性關(guān)系，對這種類型現(xiàn)象的分析預(yù)測一般要應(yīng)用 非線性回歸預(yù)測 ， 通過變量代換 ,可以將很多的非線性回歸轉(zhuǎn)化為線性回歸 。 德爾菲法 缺點 是 責(zé)任比較分散，專家由于背景不同，意見有時可能不完整或不切合實際 。專家人數(shù)不宜過多 ,一般在 8人～ 20人左右為宜。 慣性原理、相似性原則、相關(guān)性原則，為事故指標(biāo)預(yù)測提供了良好的基礎(chǔ) 。 就目前而言， 工業(yè)事故的預(yù)測分析與預(yù)防決策控制技術(shù)已成為現(xiàn)代安全管理的核心 。以現(xiàn)代安全系統(tǒng)工程理論為基礎(chǔ)，將各種現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和計算機技術(shù)相結(jié)合，建立以隱患分析、事故預(yù)測、安全評價、安全決策為內(nèi)容的工業(yè)安全決策支持系統(tǒng)，將成為工業(yè)安全研究的發(fā)展趨勢 。事故指標(biāo)預(yù)測的成敗，關(guān)鍵在于對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征的分析和預(yù)測模型的建立。要求每一位專家講明有什么特別資料可用來分析這些問題以及這些資料的使用方法。 二、回歸預(yù)測法 除了 預(yù)測對象隨時間自變量變化 外，許多預(yù)測對象的變化因素之間是相互關(guān)聯(lián)的，它們之間往往存在著互相依存的關(guān)系，將這些相關(guān)因素聯(lián)系起來，進(jìn)行 因果關(guān)系分析 ，才可能進(jìn)行預(yù)測。因而，可以用線性回歸方法解決非線性回歸預(yù)測問題。在整理資料過程中， 如發(fā)現(xiàn)個別因素缺少某些年度的數(shù)字，可采用一定的統(tǒng)計方法（如比例推算法、統(tǒng)計插值法、調(diào)查估算法等）予以補齊。在某種情況下，它也可以表現(xiàn)為某種類似指數(shù)趨勢或其他曲線趨勢的形式。 ②指數(shù)曲線預(yù)測模型 常見的指數(shù)曲線預(yù)測模型有： 指數(shù)曲線預(yù)測模型 修正指數(shù)曲線預(yù)測模型 tbby t 10? ??2210? tbtbby t ???332210? tbtbtbby t ????nnt tbtbtbby ????? ?2210?btt aey ??tt beay ???③ 對數(shù)曲線預(yù)測模型 常見的對數(shù)曲線預(yù)測模型有： ④生長曲線預(yù)測模型 皮爾曲線預(yù)測模型 ： 式中： L為變量 Yt的極限值； a、 b為常數(shù)； t為時間 。 移動平均法具有 兩個優(yōu)點 ： ①計算量少； ②移動平均線能較好地反映時序趨勢及其變化 。 tyyy , 21 ?? 依賴于時間變化的變量Ｙ t稱之為時間序列 ,簡稱時序列。因為權(quán)系數(shù)是指數(shù)幾何等級數(shù)，指數(shù)平滑法也由此而得名。 布朗三次指數(shù)平滑是對二次平滑值再進(jìn)行一次平滑 ，并用以估計二次多項式參數(shù)的一種方法，所律立的模型為： 這是一個非線性平滑模型 ,它類似于一個二次多項式 ,能表現(xiàn)時序的一種曲線變化趨勢，故常用于非線性變化時序的 短期預(yù)測 。 ③ 如果時間序列的變化很小， α 宜取稍小的值，一般為 ～ ，以使較早的觀測值也能充分反映在現(xiàn)時的指數(shù)平滑值中。但是，大量數(shù)據(jù)總表現(xiàn)出某種上升或下降趨勢，構(gòu)成 非零均值的非平穩(wěn)的時間序列 。 －詹金斯法的評價 博克斯－詹金斯法是最通用的時間序列預(yù)測法 。 ⑷ 由于現(xiàn)有的許多統(tǒng)計軟件包已解決了博克斯－詹金斯法的計算問題，這樣在應(yīng)用博克斯－詹金斯法進(jìn)行預(yù)測時， 應(yīng)將注意力放在對所用時間序列資料的模型識別及對所建預(yù)測模型的實際意義的檢驗上 。在我國安全生產(chǎn)監(jiān)督管理工作不到位的情況下， 企業(yè)實際上在利用這些方法進(jìn)行成本核算 。在資料不夠完整，精度要求不高時，可采用 定性預(yù)測法 ；在掌握的資料比較完備 ,進(jìn)行比較精確的預(yù)測時 ,可運用一定的數(shù)學(xué)模型，如采用 回歸預(yù)測法 和 時間序列預(yù)測法 等。決策學(xué)是為決策提供科學(xué)的理論和方法，以支持和方便人們做決策的科學(xué)；是自然科學(xué)與社會科學(xué)并涉及人類思維的新興交叉學(xué)科。 在層次結(jié)構(gòu)中，下層的準(zhǔn)則比上層的準(zhǔn)則更加明確具體并便于比較、判斷和測算，它們可作為達(dá)到上層準(zhǔn)則的某種手段。在系統(tǒng)優(yōu)化中，用 “ 滿意解 ” 替代 “ 最優(yōu)解 ” ，就會使復(fù)雜問題大大簡化。 量 化 等 級 表 等級表 量 化 值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 9 最差 很差 差 較差 相當(dāng) 較好 好 很好 最好 7 最差 很差 差 相當(dāng) 好 很好 最好 5 最差 差 相當(dāng) 好 最好 二、量化方法 通過決策者 (專家 )定性分析 ， 分等級量化的結(jié)果 ， 由于客觀事物的復(fù)雜性、多樣性和主觀認(rèn)識的局限性 ， 所以往往具有不確定性、模糊性和隨機性，可以采用集值統(tǒng)計原理廣集專家意見，改善定性屬性量化的有效性。 第六節(jié) 安全決策方法 一、 確定性多屬性決策方法 該方法的操作過程是，從備選方案集 Ｒ 中 ： Ｒ ＝ {x1,x2,x3,x4,… ,xn} 任取兩個方案 ，分別 記為 X’1和 X’2， 若決策者 (或決策分析者 )認(rèn)為 (或 從 決策矩陣 Ａ 已知 )X’1劣于 X’2， 則剔去X’1,保留 X’2； 若無法區(qū)分兩者的優(yōu)劣時 ， 皆保留。如果決定評審，評審?fù)ㄟ^概率為 ,不通過的概率為 ,這種不能由決策者自身抉擇的環(huán)節(jié)稱為 客觀隨機抉擇 環(huán)節(jié)。當(dāng) Wt， Ww兩項中有一項數(shù)值較小時 ， 用雙曲線法能使 Ｗ 值明顯變小 ， 更便于對方案的抉擇。模糊綜合評判的目的 ， 就是在綜合考慮所有影響因素 的 基礎(chǔ)上 ， 從評判集中得出一最佳的評判結(jié)果。 三、建立評判集 評判集是評判者對評判對象可能作出的各種總的評判結(jié)果所組成的集合。 1)相對價 Ｗ 法 ⑴ 均值法 Ｗ =(Wt+Ww) 式中： Wt—— 技術(shù)價； Ww—— 經(jīng)濟價。如果評審 ,則需評審費 5000元，不評審，則可省去這筆評審費用。 ω 3 雖然在理想準(zhǔn)則體系中 ， 要求準(zhǔn)則具有無冗余性 ， 在多屬性決策方案中 ， 希望屬性之間具有獨立性，但由于安全系統(tǒng)的高度復(fù)雜性 ， 準(zhǔn)則體系中各準(zhǔn)則之間難免有部分重復(fù)信息存在 ， 使它們在綜合評價或決策過程中過多地發(fā)揮了作用 ,為此 ,提出用獨立性權(quán)重來抵前 “ 過多 ”的影響。所以 ， 我們推薦定性屬性量化等級取 ５ 級至 ９ 級 ， 可能時盡量用 ９ 個等級。 然而在多準(zhǔn)則決策問題中，方案集是不完全有序的，準(zhǔn)則之間往往存在矛盾性 ,不可公度性 (各準(zhǔn)則的量綱不同 ),所以，各個準(zhǔn)則均最優(yōu)的方案一般是不存在的。 準(zhǔn)則體系最上層的總準(zhǔn)則只有一個，一般比較宏觀、籠統(tǒng)、抽象，不便于量化、測算、比較、判斷。 狹義的決策 就是作決定，就指抉擇。 3)選擇預(yù)測模型和方法，進(jìn)行預(yù)測 。 事故統(tǒng)計預(yù)測 在我國日常統(tǒng)計工作中也經(jīng)常涉及到，通過同期對比和近期事故發(fā)展規(guī)律，分析近期事故嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢，提出近期應(yīng)該采取的工作措施，召開安全生產(chǎn)工作會議，開展安全生產(chǎn)專項治理，組織安全生產(chǎn)大檢查等。 ⑶ 博克斯－詹金斯預(yù)測法所依據(jù)的基本假設(shè)是： 一個時間序列的未來發(fā)展模式與其過去的模式是一致的 。借助于統(tǒng)計分析軟件包如 SCA、TSP、 SPSS等 ,可以方便地在計算機上實現(xiàn)對 ARMA模型的估計，并對模型進(jìn)行檢驗。平穩(wěn)隨機序列的統(tǒng)計特性不隨時間的推移而變化 。 ① 如果時間序列雖然有不規(guī)則變動，但長期變化接近某一穩(wěn)定常數(shù) ,α 值一般取 ～ ，以使各觀察值在現(xiàn)時的指數(shù)平滑中有大小接近的權(quán)數(shù)。此時應(yīng) 采用三次指數(shù)平滑法建立非線性預(yù)測模型，再用模型進(jìn)行預(yù)測 。依此類推 ,離現(xiàn)時刻越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù) ,其權(quán)系數(shù)越小。 客觀事物的發(fā)展是在時間上展開的，任一事物隨時間的流逝，都可以得到一系列依賴于時間 t的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)是純隨機的，則全部歷史數(shù)據(jù)的均值是最好的預(yù)測值。 ⑵趨勢模型的種類 趨勢外推法的實質(zhì)就是利用某種函數(shù)分析描述預(yù)測對象某一參數(shù)的發(fā)展趨勢，有以下 四種趨勢預(yù)測模型 最為常用。 ⑴時間序列的分解 時間序列的變化受許多因素的影響，概括地講，可以將影響時間序列變化的因素分為四種 ,即 長期趨勢因素 、季節(jié)變動因素 、 周期變動因素 和 不規(guī)則變動因素 。 數(shù)據(jù)資料的準(zhǔn)確性容易理解，只有借以預(yù)測的資料是正確可靠的，才能保證分析和預(yù)測結(jié)果的可靠性。選擇合適的自變量是正確進(jìn)行多元回歸預(yù)測的前提之一， 多元回歸模型自變量的選擇可以利用變量之間的相關(guān)矩陣來解決 。由于我國安全生產(chǎn)工作基礎(chǔ)薄弱，目前安全生產(chǎn)宏觀預(yù)測大都采用直觀預(yù)測法，即，聘請各方面的安全生產(chǎn)專家，形成 安全生產(chǎn)專家組預(yù)測 。 第一步 ： 提出要求，明確預(yù)測目標(biāo)，用書面通知被選定的專家 。 第二節(jié) 事故統(tǒng)計預(yù)測原理 三、事故統(tǒng)計的科學(xué)基礎(chǔ) 概率論、數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程等數(shù)學(xué)理論，是研究具有統(tǒng)計規(guī)律性的隨機現(xiàn)象的有力工具。幾十年來， 隨著預(yù)測決策理論和技術(shù)的日趨成熟，特別是隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和計算機技術(shù)的發(fā)展， 灰色預(yù)測決策、模糊分析評價、模糊概率分析、事故突變原理、計算機專家系統(tǒng) 等新理論在經(jīng)濟發(fā)展中的廣泛應(yīng)用，使現(xiàn)代安全分析評價以及預(yù)測決策技術(shù)方法在一些工業(yè)發(fā)達(dá)國家的核工業(yè)、化工、環(huán)境等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。 第二節(jié) 事故統(tǒng)計預(yù)測原理 一、事故統(tǒng)計的規(guī)律性 工業(yè)事故的發(fā)生表面上具有隨機性和偶然性，但其本質(zhì)上更具有因果性和必然性。 結(jié)合事故分析技術(shù)和事故統(tǒng)計分析工作需要，通過學(xué)習(xí)經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)理論，歸納分析事故預(yù)測理論和方法，可以提高事故統(tǒng)計分析預(yù)測工作的科學(xué)性，從而推動事故統(tǒng)計分析工作的開展。同時，也向?qū)＜姨峁┯嘘P(guān)背景資料，并請專家提出進(jìn)一步需要哪些資料。 回歸預(yù)測方法 就是因果法中常用的一種分析方法，它以事物發(fā)展的因果關(guān)系為依據(jù)，抓住事物發(fā)展的 主要矛盾因素和它們之間的關(guān)系 ，建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測。 有些現(xiàn)象兩個因素之間的關(guān)系并不是呈線