安全系统预测课件.pptx
概述 预测由四部分组成，即预测信息、预测分析、预测技术和预测结果。1按预测对象范围的划分法 2按预测时间长短的划分法 (1)长(远)期预测 y5 (2)中期预测 5y1 (3)短期预测 y0.6|r|=0.620.6 注意:相关系数r=l r=O时 在大部分情况下，0|r|13.1.2 一元非线性回归方法 一种非线性回归曲线指数函数 1）2）某企业1997年的工伤人数的统计数据见表3-2，用指数函数进行回归分析。解 对 两边取自然对数得：3.2 灰色预测法3.2.1 灰色预测建模方法生成序列 一阶灰色微分方程、记为GM（1，1）最小二乘解：时间响应方程 离散响应方程 式中 作累减还原 3.2.2 预测模型的后验差检验残差均值：残差方差：原始数据均值：原始数据方差：后验差比值c：小误差概率p：3.2.3 灰色预测示例 已知某企业1990年至1998年千人负伤率见表3-4所列，试用GM（1，1）模型对该企业1999年、2000年两年的千人负伤率进行灰色预测，并对拟合精度进行后验差检验。解 建立数据矩阵建立数据矩阵B，进行后验差检验则则 例2：民航事故征候万时率的灰色预测（选取民航20012004年飞行事故征候万时率数据）（1）由表构造原始数列x（0），则：（2）对原始数据进行处理构造数据矩阵X 构造数据向量Y （3）建立民航事故征候万时率的灰色预测模型（4）民航事故征候万时率的误差值计算（5）预测精度检验 （6）民航事故征候万时率预测值 3.3 马尔柯夫预测法 将数据划分为n种状态，其状态集合为E=E1，E2，En，则数据序列由Ei状态经过k步变为Ej的概率为 其中：为状态Ei经k步移到Ej的次数；Ni为状态Ei出现的总次数；进一步得到状态转移概率矩阵为：0Pij1；，i=1，2，n。一次转移向量 为 二次转移向量 为为 3.3.2 马尔柯夫预测示例 某单位对1250名人员进行职业病健康检查时，发现职工的健康分布如表3-10所列。根据统计资料，前年到去年各种健康人员的变化情况如下：健康人员继续保持健康者剩70%，有20%变为疑似病状，10%的人被认定为病，即 假定原有疑似病状者一般不可能恢复为健康者，仍保持原假定原有疑似病状者一般不可能恢复为健康者，仍保持原状者为状者为80%80%，有，有20%20%被正式认定为病，即：被正式认定为病，即：假定病者一般不可能恢复或返回疑似病状，即假定病者一般不可能恢复或返回疑似病状，即解 一次转移向量=一年后健康者人数 为：一年后疑似病状人数 为：一年后患者人数 为：为：3.5 综合应用3.5.1 航空事故征候灰色预测 3.5.2 航空事故征候马尔可夫预测 针对GM（1，1）模型预报的相对误差进行状态划分。由于对航空事故征候进行预测时，状态界限是不确定的，在划分状态区间求状态概率转移矩阵时采用时算法。本文选定以18%，8%，0，8%，16%为界限，将相对差值序列划分为4个区间，即状态1为（18%8%），状态2为（8%0），状态3为（08%），状态4为（8%16%），则可得到相应的相对误差序列所处的状态 根据状态的划分和式（3-20）、（3-21），可得到航空事故征候的各步状态概率转移矩阵为例：设一年中任意的相继两天中，雨天转晴天的概率为1/3，晴天转雨天的概率为1/2，任一天为晴或者雨是互逆事件，以0表示晴天状态，1表示雨天状态，假设10月1日为雨天。画出系统的状态转移图，以及状态转移矩阵。问10月2号晴天的概率为多少？达到稳定状态之后，晴天和雨天的概率各为多少？画出系统的状态转移图，以及状态转移矩阵。晴晴(0)(0)雨雨(1)(1)10月2号晴天的概率为晴的概率为1/3 达到稳定状态之后，晴天和雨天的概率 解此方程可达到 设某车间里的机器出故障的概率为0.1，机器能修复正常的概率为0.86，试求稳定状态下，机器处于正常状态和故障状态的概率各为多少?3.4 神经网络预测法 人工神经网络具有强大的非线性映射能力，还具有自适应、自学习、容错性和并行处理等性质。3.4.1 BP神经网络模型介绍t3t2输出模式输入模式隐含层隐含神经元输出神经元输出层tmt1pnp13p2p1图3-2 BP网络模型3.4.2 神经网络时间预测步骤3.4.2.1 时间序列处理和步骤 1)设X是样本点的顺序数字，Y是X对应点上的值。序列中共有n个点，X的值取0，1，n-1，每个XI都有一个Yi 与之对应。2)设时间序列中。线性趋向的直线方程为 y=mx+b 3)去除时间序列中的线性趋向，从每一个点中减去上述直线的影响4)用 计算的时间序列值去训练网络。5)将去除趋向的网络预测值转换为原时间序列的值，用下式计算3.4.2.2 神经网络训练方法及步骤 给输入层单元到隐含层单元的连接权值w1ij,i=1,2,s1,j=1,2n，隐含层单元到输出层单元连接权值w2mi,m=1,2s2，i=1,2,s1,隐含层阀值单元 ,输出层的阀值 ，并赋予权值、阀值（-1，+1）区间的随机值。BP网络的输入向前传播（1）将样本值P输入，通过连接权值w1ij送到隐含层，产生隐含层单元的激活值式中i,j同上，f1函数为对数s形函数，即（2）计算输出层单元激活值令 式中f函数本文取饱和线性函数 2）BP网络的反向传播 定义误差函数为：输出层的权值变化 同理可得 输出层的权值变化 同理可得 3）反向传播的一个主要问题是需要较长时间，为了加快网络的学习速度,采用动量BP算法，加入动量系数,修正权值和阀值为3.4.3 BP神经网络的民航安全预测中的应用 根据相关资料提供了1973-2003年民用航空飞行事故万时率的统计数据，在表3-11的原始数据基础上，根据预测模型格式要求进行数据的初始化，生成输入矢量P及预测目标值具体数值如表3-12所示。经过多次matlab仿真试验确定网络训练的各种参数，具体如表3-13所示。1、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。3月-233月-23Monday,March 6,20232、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。16:08:3116:08:3116:083/6/2023 4:08:31 PM3、越是没有本领的就越加自命不凡。3月-2316:08:3116:08Mar-2306-Mar-234、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。16:08:3116:08:3116:08Monday,March 6,20235、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。3月-233月-2316:08:3116:08:31March 6,20236、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。06三月20234:08:31下午16:08:313月-237、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。三月234:08下午3月-2316:08March 6,20238、业余生活要有意义，不要越轨。2023/3/616:08:3116:08:3106 March 20239、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。4:08:31下午4:08下午16:08:313月-2310、你要做多大的事情，就该承受多大的压力。3/6/2023 4:08:31 PM16:08:3106-3月-2311、自己要先看得起自己，别人才会看得起你。3/6/2023 4:08 PM3/6/2023 4:08 PM3月-233月-2312、这一秒不放弃，下一秒就会有希望。06-Mar-2306 March 20233月-2313、无论才能知识多么卓著，如果缺乏热情，则无异纸上画饼充饥，无补于事。Monday,March 6,202306-Mar-233月-2314、我只是自己不放过自己而已，现在我不会再逼自己眷恋了。3月-2316:08:3206 March 202316:08谢谢大家谢谢大家
