徐偉強 戴玉笠

(1.上海金茂建筑裝飾有限公司北京裝飾服務(wù)分公司，北京 100012；2.中國礦業(yè)大學(北京) 應(yīng)急管理和安全工程學院，北京 100083)

0 引言

近年來，隨著我國現(xiàn)代化進程的推進，各種基礎(chǔ)設(shè)施以及綜合建筑施工規(guī)模不斷擴大，建筑行業(yè)已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。但建筑行業(yè)屬于高危行業(yè)，具有露天高空作業(yè)多、施工過程多變、勞動密集、強度高等特點，安全事故頻發(fā)。據(jù)文獻統(tǒng)計，目前我國建筑施工安全形勢依然嚴峻，事故起數(shù)和死亡人數(shù)仍居高不下。從事故預(yù)防角度看，采取科學方法精準預(yù)測建筑安全事故和死亡人數(shù)的發(fā)展趨勢，有助于建筑企業(yè)有效開展安全預(yù)警防控工作。

目前，國內(nèi)外學者對事故預(yù)測主要采用數(shù)理統(tǒng)計或因果關(guān)系分析的方法，比如灰色預(yù)測模型、馬爾可夫預(yù)測模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等。其中，考慮到建筑安全事故數(shù)據(jù)的灰色性以及影響因素的復(fù)雜多邊性特點，一些專家學者多采用灰色理論加以分析預(yù)測，然而，由于原始序列一般具有波動性，傳統(tǒng)灰色預(yù)測方法不能對原始序列中波動性數(shù)據(jù)進行處理，且未考慮基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的時效性，灰色預(yù)測模型對于隨機波動性較大數(shù)據(jù)序列擬合度較差，導(dǎo)致預(yù)測精度較低。因此，本文結(jié)合原始序列數(shù)據(jù)更新的思想，提出一種建筑安全事故及死亡人數(shù)新維灰色預(yù)測方法，以我國2011-2019年建筑業(yè)事故為例，分析預(yù)測行業(yè)安全事故起數(shù)和死亡人數(shù)的變化關(guān)系，驗證預(yù)測模型的精確性，旨在為我國建筑行業(yè)安全預(yù)警與防控提供借鑒經(jīng)驗，進一步提高安全生產(chǎn)工作水平。

1 新維灰色GM(1，1)模型的構(gòu)建

建筑施工現(xiàn)場影響因素較多，安全事故的發(fā)生在諸多因素的干擾下具有不確定性，同時考慮到事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)數(shù)據(jù)不充足，故可將建筑安全事故的發(fā)生過程看作一個灰色系統(tǒng)，事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)視為灰色量，建立灰色GM(1，1)模型進行分析預(yù)測。

1.1 灰色GM(1，1)模型

灰色GM(1，1)建模步驟如下：

(1)收集灰色量指標歷史數(shù)據(jù)，設(shè)研究指標有

n

個順序的原始節(jié)點數(shù)據(jù)，可以確定原始序列：

x

=(

x

(1),

x

(2),…，

x

(

n

))

(1)

(2)驗證建模的有效性，對原始序列數(shù)據(jù)進行級別檢驗：

(2)

式中：

t

—指級別檢驗項的序號。

x

=(

x

(1),

x

(2),…，

x

(

n

))

(3)

(4)計算序列

x

的鄰值生成序列

z

(

k

)：

z

(

k

)=

ax

(

k

)+(1-

a

)

x

(4)

(5)建立GM(1,1)的灰微分方程對應(yīng)的白微分方程：

(5)

式中：

a

—發(fā)展系數(shù)；

b

—灰作用量。(6)構(gòu)造數(shù)據(jù)向量Y、B，運用最小二乘估計白微分方程的帶估參數(shù)

a

，

b

，即：

(6)

式中：

(7)

(7)求解得GM(1,1)預(yù)測模型為：

k

=1,2,…,

n

-1

(8)

(9)

1.2 新維灰色GM(1,1)模型

新維灰色GM(1,1)模型計算過程與灰色預(yù)測模型相同，不同之處在于新維灰色GM(1,1)模型能夠?qū)崿F(xiàn)原始序列的不斷更新，進而在一定程度減小原始序列的波動性，提高預(yù)測精度。具體預(yù)測步驟如下：

(3)運用組成的新序列進行灰色GM(1,1)預(yù)測計算，得到下一時間節(jié)點預(yù)測值，再次代入原始序列中進行替換。依次計算，不斷更新樣本序列，直至完成預(yù)測目標為止。

1.3 模型精度檢驗

為驗證新維灰色GM(1,1)模型的預(yù)測精度，本文選取相對誤差ε(

k

)作為模型精度檢驗的標準，ε(

k

)越小，表示模型預(yù)測精度越高，計算公式如下：

(10)

2 實例應(yīng)用

依據(jù)住建部發(fā)布的我國2011-2019年房屋市政工程安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計，選取事故起數(shù)和死亡人數(shù)2個統(tǒng)計指標進行分析預(yù)測，見表1。

表1 全國建筑安全事故統(tǒng)計Tab.1 National construction safety accident statistics

2.1 灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果

由表1確定原始序列為：

X

=[589，487，528，522，520，634，692，734，773]和

X

=[738，624，574，648，604，735，807，840，904]。經(jīng)級別檢驗得，原始序列λ(

k

)∈(0.820 2，1.209 4)、λ(

k

'∈(0.821 8,1.182 7)，級別范圍均為(0.818 7,1.221 4)，滿足級別檢驗，可進行下一步建模。累加生成新序列為

x

=(589，1 078，1 604，2 126，2 646，3 280，3 972，4 706，5 479)，

x

=(738，1 362，1 936，2 584，3 188，3 923，4 730，5 570，6 474)，運用Matlab編程求得參數(shù)向量：

進一步計算得到建筑安全事故起數(shù)和死亡人數(shù)的灰色GM(1,1)模型為：

計算得到我國2011-2019年建筑安全事故起數(shù)和死亡人數(shù)預(yù)測值，見表2。

2.2 新維灰色模型預(yù)測結(jié)果

根據(jù)新維灰色GM(1,1)模型預(yù)測原理，結(jié)合灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果，可以得出2011-2019年我國建筑安全事故起數(shù)和死亡人數(shù)新維灰色GM(1,1)模型預(yù)測值，見表2。

2.3 數(shù)據(jù)分析

下圖為2種模型預(yù)測結(jié)果曲線，灰色GM(1,1)模型的預(yù)測數(shù)據(jù)曲線比較光滑，反映出短期內(nèi)事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)的變化趨勢；而新維灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果曲線與實際值較為吻合，模型的擬合度較好。結(jié)合表2數(shù)據(jù)，新維灰色GM(1,1)模型建筑安全事故起數(shù)和死亡人數(shù)預(yù)測值平均相對誤差絕對值分別為2.55%、2.10%，灰色GM(1,1)模型預(yù)測值的平均相對誤差絕對值分別為3.42%、3.79%，新維灰色GM(1,1)模型預(yù)測平均相對誤差更小，整體來看，新維灰色GM(1,1)模型預(yù)測效果較佳，精度更高。

表2 灰色GM(1,1)預(yù)測結(jié)果Tab.2 The results of Gray GM(1,1) prediction

從下圖可以看出，建筑安全事故起數(shù)與死亡人數(shù)預(yù)測值波動性基本一致，反映出兩者之間具有協(xié)同關(guān)系，說明發(fā)生的建筑安全事故中普遍為致死性事故。每發(fā)生一起建筑安全事故，造成人員死亡的可能性極大，事故后果非常嚴重，相關(guān)單位部門應(yīng)加強現(xiàn)場安全管理，做好風險防控工作，嚴格避免安全事故的發(fā)生。

圖 2種模型預(yù)測結(jié)果曲線Fig. Curve of prediction results of two models

2.4 新維灰色模型預(yù)測應(yīng)用

新維灰色預(yù)測模型能夠有效地預(yù)測事故以及死亡人數(shù)未來一段時間內(nèi)的發(fā)展趨勢，本文在以上計算結(jié)果的基礎(chǔ)上對我國2020-2022年建筑安全生產(chǎn)事故起數(shù)和死亡人數(shù)做出預(yù)測，見表3。

表3 全國建筑安全生產(chǎn)事故起數(shù)和死亡人數(shù)預(yù)測值Tab.3 Prediction of the number of accidents and deaths in construction safety production across the country

根據(jù)表3可知，建筑安全事故在未來幾年呈現(xiàn)出不斷增長的趨勢，雖然現(xiàn)階段建筑施工項目在不斷增長，但也表明我國建筑安全管理水平仍有待提升，各建筑施工、監(jiān)管部門應(yīng)不斷完善現(xiàn)場安全管理制度，對誘發(fā)事故的各種影響因素嚴加管控，將建筑安全事故與死亡人數(shù)控制在極低的風險水平之內(nèi)。

3 結(jié)論

(1)新維灰色預(yù)測模型通過不斷更新原始數(shù)據(jù)序列保證數(shù)據(jù)空間的時效性，預(yù)測誤差小且精度優(yōu)于灰色GM(1,1)預(yù)測模型，能夠為建筑安全事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)預(yù)測提供借鑒經(jīng)驗。

(2)建筑安全事故發(fā)生起數(shù)與死亡人數(shù)的預(yù)測值的波動性比較一致，說明建筑安全事故普遍為致死性事故，事故后果非常嚴重，應(yīng)嚴格避免事故的發(fā)生。

(3)結(jié)合2020-2022年建筑安全事故發(fā)生起數(shù)與死亡人數(shù)預(yù)測值以及歷年事故數(shù)據(jù)資料可知，事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)呈現(xiàn)增長趨勢，各生產(chǎn)、監(jiān)管部門要抓好現(xiàn)場安全管理工作，嚴格控制事故安全隱患，不斷提高建筑行業(yè)安全生產(chǎn)水平。