【正文】 t t? ? ?? ? ? 2t? 10101 3? 3 2 13 , 3 , 3t t t? ? ?? ? ? 3t? 361 4? 4 3 14 , 4 , 4t t t? ? ?? ? ? 4t? 451 5? 5 4 15 , 5 , 5t t t? ? ?? ? ? 5t? 551 6? 11 10 16 , 6 , 6t t t? ? ?? ? ? 6t? 11101 7? 14 12 17 , 7 , 7t t t? ? ?? ? ? 7t? 14121 8? 6 5 18 , 8 , 8t t t? ? ?? ? ? 8t? 661 9? 9 8 19 , 9 , 9t t t? ? ?? ? ? 9t? 9101 10? 5 4 110 , 10 , 10t t t? ? ?? ? ? 10t? 551 11? 11 10 111 , 11 , 11t t t? ? ?? ? ? 11t? 11101 應用 ARIMABP 模型關于 2020 年 10月和 11 月事故起數(shù)的預測結果見表 3－ 5。 (1A)(1+ 4B + 6B + 7B 9B ) 1t?? = t? ， t? ～ WN (0,)； (2A) (1+ + 2B + 5B + 6B + 8B ) 2t?? = t? ， t? ～ WN (0,)； (3A) (1 + ) 3t?? =( 2B ) t? ， t? ～ WN (0,)； (4A) (1 3B )( 4t? )= t? ， t? ～ WN (0,)； (5A) 2 5t??? = 2 5(1 )(1 ) tBB? = 24(1 1 .5 2 7 0 9 0 .6 3 1 1 )(1 0 .6 0 9 0 6 ) tBBB ????， t? ～ WN (0,)； (6A) 226???t = 226(1 )(1 )? tBB= 22 4 6( 1 0 . 8 6 2 5 2 )( 1 0 . 7 0 0 4 6 0 . 5 0 0 5 4 0 . 3 1 3 9 8 ) tBB B B ?????， t? ～ WN (0,)； (7A) 427???t =2 4 6 81( 1 ) tB B B B ?? ? ? ?， t? ～ WN (0,)； (8A) (1+ + 2B + 3B + 4B ) 8t?? = t? ， t? ～ WN (0,)； (9A) 6 9t??? = 6 9(1 )(1 ) tBB? = 26(1 0 .1 7 6 8 9 0 .6 6 6 3 7 )(1 0 .6 9 8 8 1 ) tBBB ????， t? ～ WN (0,)； (10A) (1 + 2B ) 2 10??t =( 2B ) t? ， t? ～ WN (0,) ； (11A) ( 2B + 6B 9B ) 11t?? =( ) t? ， 安徽審計職業(yè)學院畢業(yè)論文（設計） 8 t? ～ WN (0,) 根據(jù)上述模型，得到 2020 年 1011月份的各類安全生產(chǎn)事故量的點預測值，見表 3－5。 Bates[10]和 Clemen [11]都曾提出，可以將各種單一的預測結果進行組合得到一種組合預測結果，以達到改善預測效果的目的。 2 安全生產(chǎn)事故現(xiàn)狀分析 根據(jù)國家 安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局官方網(wǎng)站發(fā)布的安全生產(chǎn)事故快報數(shù)據(jù)， 對20202020 年的安全生產(chǎn)狀況進行了分類型、分時段、分區(qū)域的整理分析 和比較 ,并結合各類安全生產(chǎn)月平均事故量 序列季節(jié)指數(shù)圖，指出了需重點關注的月份。 關鍵詞 ： 安全生產(chǎn)； ARIMA模型； BP 模型； RBF模型； GRNN模型 The Analysis and Forecast of National Accident Trends in Work Safety Abstract: Based on the data query system of accidents in work provided by the State Administration of Work Safety, not only does this paper analyze the statistics of work safety accidents but also explore the development trend of work safety accidents from 2020 to 2020. (accidents in work safety are classified by the number of deaths).At the same time, the ARIMABP ， ARIMARBF and ARIMAGRNN nonlinear bining forecast model are constructed. At last, this paper constructs a double nonlinear bining forecast model by bining three single nonlinear bining forecast models with RBF work. The results indicate that the accuracy of the double nonlinear bining forecasting models are higher than the accuracy of the single ARIMA model and three single nonlinear bining forecast models. This study provides a new method for promoting the development and improvement of strategic planning of work safety. Key words: Work safety； ARIMA model； BP model； RBF model； GRNN model 1 引言 目前，安全生產(chǎn)仍然是世界各國都必須面對和應對的重大問題。 首先把安全生產(chǎn)事故按其造成的死亡人數(shù)進行分類，具體地將安全生產(chǎn)事故分成 10類：死亡 i 個人的事故為第 i 類 (i =1,2,? ,9)，死亡 10 人及以上的事故為第 10 類。 事故起數(shù) 年份 死亡 1 人 死亡 2 人 死亡 3 人 死亡 4 人 死亡 5 人 死亡 6 人 死亡 7 人 死亡 8 人 死亡 9 人 死亡 10人及以上 合計 2020年 533 111 209 123 98 52 37 33 25 90 1311 2020年 1445 230 412 200 121 87 40 45 27 109 2716 2020年 1793 265 547 227 141 81 51 46 32 113 3296 2020年 1382 197 640 284 159 96 59 34 18 117 2986 2020年 1339 169 720 296 182 97 45 34 22 126 3030 2020年 134 22 731 258 152 119 55 49 19 94 1633 2020年 3 4 762 283 142 91 55 46 32 78 1496 2020年 4 4 567 215 123 66 55 29 25 88 1176 合計 6633 1002 4588 1886 1118 689 397 316 200 815 安徽審計職業(yè)學院畢業(yè)論文（設計） 圖 22 20202020年各類安全事故月平均事故量序列季節(jié)指數(shù)圖 從季節(jié)指數(shù)上看，第 1 類至第 5類事故每年的 8 月份是事故高發(fā)期，需要加強監(jiān)管。式中， B 為后移算子， 1()ddB? ? ? ；11() ppBBB??? ? ?????? ； 11() qqBBB??? ? ?????? ；其中， 1,??? p?? ， 1,???q?? 是需要估計