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　　近年来，随着国民经济高速增长，工矿企业生产事故和伤亡人数也不断增加，特别是2004年以来，煤矿瓦斯爆炸等特大事故频繁发生，安全生产形势较为严峻。在加强安全生产监督，加大煤矿安全投入，严格执行安全责任制度等一系列强有力的措施后，安全生产形势将会如何发展，能否起到立竿见影的效果，这些问题均有待系统地进行科学研究。

　　预测研究一个想象的未来变化，是用该现象的过去行为来预测未来，即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。采用灰色预测法能避免相关数据不足的弱点，可以避免由于个人经验、知识和偏好，以及宏观因素的影响而造成的主观臆断，能够较好地把握系统的自我演变规律[1]。

　　l预测模型的建立

　　1．1建立模型

　　GM(1，1)是一阶、一个变量的微分方程模型，适合于对系统行为特征值大小的发展变化进行预测。其实质是通过对原始数据序列作一次累加生成(1-AGO)，使生成数据序列呈现一定规律，从而构造预测模型[2]。

　　1．2  模型改进

　　为了提高模型精度，对参数进行二次拟合估计，以进一步改进模型。将以上时间响应方程写成[3-4]：

　　这是l-AGO生成数列的预测模型，可以通过逆累加生成IAGO得出原始数列的预测模型，即全国工伤事故死亡人数预测模型：

　　3结论

　　对GM(1，1)模型在事故死亡率预测中的应用进行了深入研究，得出以下结论：

　　1)采用灰色系统理论进行建模，能克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响。建立的预测模型的仿真结果与实际值接近，预测误差较小，模型精度好。这表明基于灰色理论的预测方法适合我国事故死亡率的趋势预测。

　　2)建立模型的主要目的，在于探索一种预测事故死亡率的科学有效的方法，提供一个解决问题的思路。灰色理论建立在严格的数学基础上，计算相对简单，需要的原始数据相对较少，只需要4个以上就可以达到一定的精度。

　　3)预测精度随着距离原始序列的时间增长而逐步降低。随着时间的增加，老数据的信息意义将逐步降低，应该及时补充新的信息，这样才能真正反映系统的发展趋势。

[1]