应用灰色数列预测模型预测尘肺发病人数

本文试图用灰色数列预测模型对我局尘肺发病人数进行预测,并与实际病例数进行比较,以探讨灰色数列预测模型在预测尘肺发病趋势中的应用。 1 资料与方法采用GM(1,1)灰色数列模型,以1984～1988年终尘肺病例数作为建模资料,建模步骤如下。 1.1 一次累加生成数据:设原始数列为 x(1),x(2),……,x(?),记作x=     

应用灰色动态模型预测建筑工伤率

本文应用GM(1,1)对某建筑企业的工伤发生率进行了初步探讨,对1983年至1990年该企业的工伤发生率进行拟合,并对1991年～1993年的工伤率进行了外推预测,模型关联度Ri为0.7151,达到精度要求,灰色动态模型适合于建筑企业工伤率的预测预报。     

用切线迭代法对尘肺平均发展速度的研究

采用切线迭代法对1986～1991年期间的尘肺进行了研究。其结果尘肺的平均发展速度为90.662%,尘肺病的发病率从1986年起每年平均下降9.338％。由此说明近15年来我局粉尘作业场所劳动条件的改善、尘肺病的预防与控制取得了明显的效果。     

长春市陶瓷厂陶工尘肺发病情况分析

１９９６～１９９７ 年对长春市陶瓷厂工龄 １０年以上的 ８２８ 例接尘工人进行职业体检，诊断陶工尘肺 １１８ 例。１９６３～１９８８ 年长春市陶瓷厂累积陶工尘肺２５２ 例。本次调查对１６６ 例陶工尘肺进行复查，晋期病例 ３３ 例。１９９６～１９９７ 年病例与 １９６３～１９８８年病例比较，成型工、烧成工、原料工、装出窑工的平均发病年龄和成型工的平均发病工龄 １９９６～１９９７年病例高于 １９６３～１９８８ 年病例。 Ｉ→ Ｉ Ｉ期的平均晋期年限 １９９６～１９９７ 年病例高于 １９６３ ～１９８８ 年病例。     

装卸煤工尘肺的调查

煤工尘肺是我国尘肺发病为数多、危害大的职业病之一。为了对铁路煤装卸作业场所中煤尘对装卸工人身体健康的影响,以及煤工尘肺的发病情况有所了解,我们于1980～1992年对柳局南宁车站、崇左车务段的媒装卸作业场所和装卸工进行了装卸煤工尘肺的调查,兹将结果报告如下。 1 对象与方法 1.1 对象南宁车站,崇左车务段的煤装卸作业场所和该     

基于小波灰色GM(1,1)模型的货运量预测研究

基于铁路运输货运量的预测对铁路运输发展战略的制定以及铁路运输设施效益的提高有着重要的意义,为提高铁路货运量的预测精度,通过利用小波降噪分析法,消除实验数据存在的噪声,提高原始序列的光滑度,在此基础上对新生成的序列应用灰色GM(1,1)模型进行预测。用此模型对1990~2014年铁路货运量进行验证,研究结果表明:改进后的模型相比于直接应用灰色GM(1,1)模型预测得到的结果精度更高,其拟合效果更好。     

1991—1997年长春地区职业病动态分析及预测

为掌握近年来长春地区职业病动态，预测今后职业病的发展状况，我们对１９９１～１９９７年长春地区职业病例进行统计分析。１９９１～１９９７年新增尘肺１９９例，居首位，以陶工尘肺、矽肺、石棉肺为主。按１９９１～１９９７年长春地区尘肺病的平均发展速度预测，到２０１０年累积尘肺病人数可达到１６９５人。急、慢性职业中毒均以１９９１年发病率最高，１９９２年以后急性中毒发病率有升高趋势，急性中毒中以急性汽油中毒发生的频次最多。慢性职业中毒的发病率有逐年下降趋势，１９９２年以后慢性中毒的种类逐年减少，１９９５年以后只有慢性汽油中毒，且发生慢性汽油中毒的频次和累积发病例数最多。可见尘肺病防治应以陶工尘肺、矽肺、石棉肺为主。职业中毒防治以汽油中毒为主，工作重点应放在化工行业     

尘肺发病情况及动态分析

为了更好地掌握尘肺发病情况,认识尘肺变化发展的规律及其动态表现,兹将1965年以来尘肺检查有关资料整理分析如下。1 材料和方法资料来源于1965—1991年湖南株洲,娄底铁路地区所有粉尘作业工人体检,照片资料1881份。本     

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

GM(1,1)模型在巨型溶洞超厚回填路基沉降监测中的应用

为验证GM(1,1)模型在黔张常铁路高山隧道巨型溶洞超厚回填路基沉降监测和预报项目中的适用性,根据现场实际情况布设沉降监测基准网和监测网并进行数据采集,选取某一断面的3个监测点在某一时期内的9期监测数据进行处理与分析,根据累计沉降量数据的变化关系建立GM(1,1)模型,该模型的后验差值比C和P均达到Ⅰ级拟合精度。利用GM(1,1)模型对该段路基的累计沉降量和沉降趋势进行预测,预测结果与该巨型溶洞超厚回填路基的实际沉降情况吻合较好,预测结果可供后续施工组织参考。     

柳州铁路局86例尘肺死亡浅析

我局尘肺患者绝大多数是于50年代初期从事铁路隧道开挖作业的接尘工人,自1965～1991年底,累计死亡病例86人。为了探讨尘肺死亡年龄与开始接尘年龄、接尘工种间的关系,掌握尘肺死亡趋势及死亡原因,以便指导今后的防治工作,现就86例尘肺死亡病例进行浅析。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。     

基于改进灰色模型的东北地区铁路货运量预测

铁路货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的作用。灰色GM(1,1)预测模型被广泛应用于铁路货运量预测研究中。本文在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,采用更符合东北地区经济发展态势的改进灰色模型——新陈代谢GM(1,1)模型对东北地区2006—2011年铁路货运量进行预测。通过对原始数据与预测数据的精度检验后发现:新陈代谢GM(1,1)模型满足四种精度检验要求,符合一级预测标准并适合中长期预测,适合于东北地区铁路货运量的预测研究。最后应用新模型预测2012—2015年东北地区的铁路货运量,使得预测数据更加合理化。与灰色预测的基本模型相比,改进的预测模型具有较好的实用价值。观察预测数据发现东北地区货运量呈单调递增趋势,有良好的发展态势。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

蒸汽机车乘务员尘肺调查

我们对哈尔滨机务段、三棵树铁路机务段187名蒸汽机车乘务员(包括司机、副司机、司炉工)做全面体检,同时拍了胸片。经检查确诊为Ⅰ期尘肺6例,其发病率占受检人数的3.2％;可疑尘肺30名,占16％,现主要就其中3例尘肺报告如下: 我们曾对蒸汽机车驾驶室进行了粉尘浓度的测定,     

电焊工尘肺新旧X线标准对照分析

为了更好地熟悉与掌握国家新颁布的尘肺x线诊断标准(GB-5906-86下称新标准),我们把按1963年原尘肺x线诊断标准(下称旧标准)诊断的电焊工尘肺,电焊工尘肺观察对象(O~+)用新的尘肺X线诊断标准进行诊断,并与原诊断对照分析。材料来源于我厂1975～85年经中国预防医学科学院劳动卫生与职业病研究所、黑龙江省职业病诊     

幂函数变换的GM(1,1)模型在高铁沉降预报中的应用

针对高速铁路施工过程中沉降监测数据波动较大,传统GM(1,1)模型对初始数据平滑度要求较高的问题,利用幂函数变换法对初始数据进行平滑处理,再用GM(1,1)模型进行拟合和预报。在此基础上,提出了基于幂函数变换的GM(1,1)模型,对两组高速铁路沉降实测数据分别采用两种模型进行拟合和预报精度验证。实验表明:相较于传统GM(1,1)模型,基于幂函数变换的GM(1,1)模型在平均误差上最高可以降低34%,中误差可以降低60%;计算波动较大的数据时,其平均误差可降低至原来的52%,中误差降低至原来的95%。     

GM(1,1)模型在高速铁路桥墩沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型对某区段高速铁路的桥墩沉降进行预测,将预测结果进行分析,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该段高速铁路桥墩的沉降趋势。     

新建铁路施工中尘肺流行病学调查

尘肺是我国目前最严重的职业病。在新建铁路施工中,有60～70%的工人从事桥涵、路基、隧道施工等粉尘作业,各作业场的粉尘浓度长期超标,致使接尘工人尘肺病屡屡发生。30年来,尽管在局领导的重视和关怀下,有关部门密切配合,分工协作,在尘肺防治方面作了大量工作,取得了很大成绩,对控制尘肺的发生与发展起了积极作用;然而,随着施工任务的发展,接尘人数增多,由于管理工作跟不上,当前我局尘肺病仍在不断发生,并     

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型；然后基于误差法和熵值法，以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础，融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型，实现铁路路基沉降的分阶段预测；最后，利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明：基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度，预测相对误差均小于±5%，预测均方根误差均小于±0.1 mm，验证了提出的组合预测模型的有效性。