基于小波分析理论的生产安全事故预测方法研究
发布时间：2021-08-08 21:03
近年来,虽然安全管理工作得到一定的好转,但死亡事故总量仍居高不下,造成严重经济损失。通过事故预测可以掌握事故未来的趋势状态,可以有效的减少事故的发生。它是安全生产管理中很重要的一项内容,提高事故的预测精度具有重要的意义。事故是典型的随机性强的非平稳时间序列,决定了事故预测的复杂性。小波分析理论很适合处理非平稳信号。本文将小波分析理论引入到事故预测中,主要的工作及结论如下:（1）采用灰色GM（1,1）模型对某省2008-2012年的道路交通事故起数进行了预测拟合,通过后验差法来检验模型的预测精度。由于该事故序列波动性较大,得到的预测结果的精度检验等级是三级（勉强合格）,拟合效果不理想。在此基础上引入了改进的新陈代谢模型,预测精度等级由三级提高到二级（合格）,可见不断补充新的信息同时剔除掉旧的信息再重新建模是有效的。（2）采用对某省2002-2012年以月份为时间特征的132个道路交通事故起数进行小波多分辨分析。采用Mallat算法对原始序列进行了分解与重构,将事故信号分解成低频趋近部分和高频震荡部分,低频部分涵盖了原事故数据的有用信息,高频部分包含的大都是噪声非稳态信息。所以,利用小波分...
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义及目的
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内外预测技术研究现状
1.3.2 灰色系统理论的研究现状
1.3.3 小波分析的研究现状
1.4 本课题研究的主要内容
2 预测方法综述
2.1 预测方法概述
2.1.1 定性分析预测法
2.1.2 定量分析预测法
2.2 各种预测方法对比
3 灰色系统理论及应用
3.1 灰色系统理论
3.1.1 灰色系统产生的背景
3.1.2 灰色系统理论对事故预测的适用性
3.2 灰色系统理论主要的研究内容
3.2.1 灰色系统理论的概念
3.2.2 灰色系统理论的基本原理
3.3 灰色GM（1，1）的建模
3.3.1 GM（1，1）的建模机理
3.3.2 GM（1，1）的建模原理
3.3.3 GM（1，1）模型的建模步骤
3.3.4 GM（1，1）模型的检验
3.3.5 GM（1，1）模型的改进
3.4 应用实例分析
3.4.1 GM（1，1）模型预测
3.4.2 预测结果分析
3.4.3 改进的新陈代谢模型的应用分析
4 小波分析理论及应用
4.1 小波分析理论概述
4.2 傅里叶变换概述
4.2.1 傅里叶变换
4.2.2 短时傅里叶变换
4.2.3 小波分析原理
4.3 小波变换
4.3.1 连续小波变换
4.3.2 离散小波变换
4.4 多分辨分析理论
4.5 小波分析的Mallat算法
4.5.1 Mallat分解算法
4.5.2 Mallat重构算法
4.6 常用小波函数
4.7 某省道路交通事故原始数据的多分辨率分析
4.7.1 某省道路交通历史数据的选择
4.7.2 某省道路交通事故原始数据多分辨分析
5 基于小波分析的灰色预测应用
5.1 小波分析的优越性
5.2 小波分析在本研究中的适用性
5.3 基于小波多分辨分析的灰色GM（1，1）建模
5.3.1 建模思想
5.3.2 建模步骤
5.4 实例分析
5.4.1 基于小波分析的灰色GM（1，1）模型的事故预测
5.4.1.1 利用小波分析对历史事故数据进行预处理
5.4.1.2 利用小波分析对历史事故数据进行预处理
5.4.2 道路交通事故死亡人数预测
5.4.3 工贸行业事故死亡人数预测
5.4.4 工矿事故死亡人数预测
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于小波分析理论的组合预测方法[J]. 赵烨华,张仲荣,石星宏,张恒. 鲁东大学学报(自然科学版). 2011(04)
[2]基于小波分解的汇率预测模型实证研究[J]. 薛永刚. 统计与决策. 2010(20)
[3]灰色系统预测在煤矿安全事故发生趋势预测中的应用[J]. 张爱霞,张云鹏,衣丽芬. 河北理工大学学报(自然科学版). 2010(03)
[4]事故预测方法研究述评[J]. 郑小平,刘梦婷,李伟. 安全与环境学报. 2008(03)
[5]基于灰色理论的工伤事故死亡率预测模型研究[J]. 李林,姜德义. 矿业安全与环保. 2007(02)
[6]小波分析在图像处理中的应用[J]. 江运华. 电脑知识与技术(学术交流). 2007(05)
[7]道路交通事故灰色预测模型及应用研究[J]. 刘兆惠,王超,许洪国. 长春理工大学学报. 2006(04)
[8]基于小波多分辨分析的中国工矿事故预测[J]. 白福利,镡志伟,董贤哲. 辽宁工程技术大学学报(社会科学版). 2006(04)
[9]应用小波分析研究安全生产周期[J]. 白福利,镡志伟,董贤哲. 中国煤炭. 2006(03)
[10]非参数估计与小波分析在股市趋势线中的应用[J]. 周明磊. 数理统计与管理. 2005(04)
博士论文
[1]小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D]. 韩骏.天津大学 2010
[2]深圳市固定资产投资适度规模问题研究[D]. 丘健明.上海交通大学 2006
[3]生产安全事故统计分析及预测理论方法研究[D]. 吕海燕.北京林业大学 2004
硕士论文
[1]基于灰色系统理论的黄/红麻产量预测研究[D]. 姚宏军.福建农林大学 2014
[2]结合小波分析及优化理论的组合预测方法及应用[D]. 施苏桐.燕山大学 2013
[3]小波分析在瓦斯涌出量预测中的应用[D]. 康桥.西安科技大学 2013
[4]建筑安全事故预测和预控对策研究[D]. 彭晓晓.中国海洋大学 2012
[5]基于小波变换的交通流短时预测模型研究[D]. 曹征.北京交通大学 2010
[6]灰色系统理论在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D]. 王灿召.太原理工大学 2010
[7]化工产品量价决策方法研究与决策支持系统实现[D]. 李耘.上海交通大学 2010
[8]安全事故系统预测技术及其在矿业中的应用[D]. 李莹莹.武汉科技大学 2010
[9]灰色理论在非煤矿山爆破评估及事故预测中的应用研究[D]. 黄永辉.昆明理工大学 2009
[10]洛阳市电网规划项目中长期电力需求预测[D]. 郭锐.华北电力大学（河北） 2008
本文编号：3330673
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义及目的
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内外预测技术研究现状
1.3.2 灰色系统理论的研究现状
1.3.3 小波分析的研究现状
1.4 本课题研究的主要内容
2 预测方法综述
2.1 预测方法概述
2.1.1 定性分析预测法
2.1.2 定量分析预测法
2.2 各种预测方法对比
3 灰色系统理论及应用
3.1 灰色系统理论
3.1.1 灰色系统产生的背景
3.1.2 灰色系统理论对事故预测的适用性
3.2 灰色系统理论主要的研究内容
3.2.1 灰色系统理论的概念
3.2.2 灰色系统理论的基本原理
3.3 灰色GM（1，1）的建模
3.3.1 GM（1，1）的建模机理
3.3.2 GM（1，1）的建模原理
3.3.3 GM（1，1）模型的建模步骤
3.3.4 GM（1，1）模型的检验
3.3.5 GM（1，1）模型的改进
3.4 应用实例分析
3.4.1 GM（1，1）模型预测
3.4.2 预测结果分析
3.4.3 改进的新陈代谢模型的应用分析
4 小波分析理论及应用
4.1 小波分析理论概述
4.2 傅里叶变换概述
4.2.1 傅里叶变换
4.2.2 短时傅里叶变换
4.2.3 小波分析原理
4.3 小波变换
4.3.1 连续小波变换
4.3.2 离散小波变换
4.4 多分辨分析理论
4.5 小波分析的Mallat算法
4.5.1 Mallat分解算法
4.5.2 Mallat重构算法
4.6 常用小波函数
4.7 某省道路交通事故原始数据的多分辨率分析
4.7.1 某省道路交通历史数据的选择
4.7.2 某省道路交通事故原始数据多分辨分析
5 基于小波分析的灰色预测应用
5.1 小波分析的优越性
5.2 小波分析在本研究中的适用性
5.3 基于小波多分辨分析的灰色GM（1，1）建模
5.3.1 建模思想
5.3.2 建模步骤
5.4 实例分析
5.4.1 基于小波分析的灰色GM（1，1）模型的事故预测
5.4.1.1 利用小波分析对历史事故数据进行预处理
5.4.1.2 利用小波分析对历史事故数据进行预处理
5.4.2 道路交通事故死亡人数预测
5.4.3 工贸行业事故死亡人数预测
5.4.4 工矿事故死亡人数预测
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于小波分析理论的组合预测方法[J]. 赵烨华,张仲荣,石星宏,张恒. 鲁东大学学报(自然科学版). 2011(04)
[2]基于小波分解的汇率预测模型实证研究[J]. 薛永刚. 统计与决策. 2010(20)
[3]灰色系统预测在煤矿安全事故发生趋势预测中的应用[J]. 张爱霞,张云鹏,衣丽芬. 河北理工大学学报(自然科学版). 2010(03)
[4]事故预测方法研究述评[J]. 郑小平,刘梦婷,李伟. 安全与环境学报. 2008(03)
[5]基于灰色理论的工伤事故死亡率预测模型研究[J]. 李林,姜德义. 矿业安全与环保. 2007(02)
[6]小波分析在图像处理中的应用[J]. 江运华. 电脑知识与技术(学术交流). 2007(05)
[7]道路交通事故灰色预测模型及应用研究[J]. 刘兆惠,王超,许洪国. 长春理工大学学报. 2006(04)
[8]基于小波多分辨分析的中国工矿事故预测[J]. 白福利,镡志伟,董贤哲. 辽宁工程技术大学学报(社会科学版). 2006(04)
[9]应用小波分析研究安全生产周期[J]. 白福利,镡志伟,董贤哲. 中国煤炭. 2006(03)
[10]非参数估计与小波分析在股市趋势线中的应用[J]. 周明磊. 数理统计与管理. 2005(04)
博士论文
[1]小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D]. 韩骏.天津大学 2010
[2]深圳市固定资产投资适度规模问题研究[D]. 丘健明.上海交通大学 2006
[3]生产安全事故统计分析及预测理论方法研究[D]. 吕海燕.北京林业大学 2004
硕士论文
[1]基于灰色系统理论的黄/红麻产量预测研究[D]. 姚宏军.福建农林大学 2014
[2]结合小波分析及优化理论的组合预测方法及应用[D]. 施苏桐.燕山大学 2013
[3]小波分析在瓦斯涌出量预测中的应用[D]. 康桥.西安科技大学 2013
[4]建筑安全事故预测和预控对策研究[D]. 彭晓晓.中国海洋大学 2012
[5]基于小波变换的交通流短时预测模型研究[D]. 曹征.北京交通大学 2010
[6]灰色系统理论在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D]. 王灿召.太原理工大学 2010
[7]化工产品量价决策方法研究与决策支持系统实现[D]. 李耘.上海交通大学 2010
[8]安全事故系统预测技术及其在矿业中的应用[D]. 李莹莹.武汉科技大学 2010
[9]灰色理论在非煤矿山爆破评估及事故预测中的应用研究[D]. 黄永辉.昆明理工大学 2009
[10]洛阳市电网规划项目中长期电力需求预测[D]. 郭锐.华北电力大学（河北） 2008
本文编号：3330673
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3330673.html
