论文部分内容阅读
由于工业经济的快速发展和劳动者的职业病防护意识不强,我国的职业卫生健康问题日益突出。目前,我国很多研究都指出我国的职业病发病呈现上升的态势,但是还没有对我国全国范围内的职业病发病的变化趋势及企业中职业病危害因素的浓度的预测量化研究。本文主要利用灰色预测理论、马尔科夫链理论及新陈代谢理论。首先构建不同维数的灰色GM(1.1)预测模型,采用平均相对误差、后验差比值、小误差概率三个指标比较各维数下模型的拟合效果。基于选择的最优维数的灰色GM(1.1)模型,引入新陈代谢理论,构建等维数的逐渐递进的新陈代谢灰色GM(1,1)模型,比较拟合效果。由于灰色GM(1,1)模型的仅能反应事物的长期增长或下降发展趋势,不能反映其波动性特点的弊端,因此引入马尔科夫链模型理论知识。即采用灰色GM(1.1)-马尔科夫链模型拟合预测距离研究对象最近时间的情况,然后再结合新陈代谢理论知识对未来一段时间内职业病的发病情况及一氧化碳浓度变化的趋势预测研究。基于8维灰色GM(1,1)预测模型和遵循新陈代谢原则,建立同维数的8维新陈代谢灰色GM(1,1)预测模型。2013-2018年的我国职业病发病预测数列为:{36411.42404,49461,56213,63635,74022},其中 2013 年、2014 年的预测结果与实际职业病数据误差较大,分别为37.96%和41.48%。8维灰色GM(1.1)-马尔科夫模型下2013年的职业病发病值可能为32273和41280,与2013年的职业病实际发病例数的相对误差分别约为22.28%和56.41%,预测结果误差较大,2014-2018年的职业病预测误差会更大。当以2005-2014年的职业病发病数据建立10维灰色GM(1,1)-马尔科夫链模型,2013年、2014年的职业病预测相对误差分别降至3.85%、6.12%,预测精度有很大提高,预测等级为一级,在此基础上2015-2018年的职业病预测结果数列为:{31196,36284,37724,39147}。同时应用灰色GM(1,1)-马尔科夫链模型应用于一氧化碳浓度预测,预测精度基本合格(二级)。