系统安全预测技术

本书是一部系统、全面介绍各种传统及现代系统安全预测理论和技术的教材。全书共分为10章，包括系统安全工程与系统安全预测概述、安全事故统计分析、定性预测方法、回归分析预测法、趋势曲线预测法、灰色预测法、马尔科夫预测法、时间序列预测法、贝叶斯网络预测法及组合预测法。

本书既可作为高等院校安全科学与工程、系统工程、矿业工程等专业的本科生或硕士研究生教材，也可作为企业应急、管理、矿山、安全等相关管理部门管理人员的参考书。

目录

1系统安全工程与系统安全预测概述1

1.1系统安全与系统安全工程1

1.2系统安全特征3

1.3系统安全预测4

思考与练习9

2安全事故统计分析10

2.1事故基本概念10

2.2事故的特性10

2.3事故统计指标11

2.4事故统计分析中的预测方法12

2.5事故预测精度检验方法13

2.6事故预测模型的选择15

思考与练习16

3定性预测方法17

3.1概述17

3.2专家预测法17

3.3情景预测法27

3.4类推预测法29

思考与练习31

目录目录4回归分析预测法32

4.1回归分析概述32

4.2回归分析预测法概述32

4.3回归分析的系统安全预测概述38

4.4一元线性回归预测39

4.5一元线性回归预测模型检验过程及预测精度44

4.6多元线性回归预测47

4.7非线性回归预测57

思考与练习59

5趋势曲线预测法60

5.1概述60

5.2直线模型预测法60

5.3增长曲线预测法61

5.4生长曲线法70

思考与练习73

6灰色预测法75

6.1灰色系统与灰色预测概述75

6.2灰色数列预测模型78

6.3灰色区间预测79

6.4灰色关联分析预测82

思考与练习88

7马尔科夫预测法89

7.1概述89

7.2马氏链的基础知识90

7.3马尔科夫链状态转移概率计算93

7.4随机变量序列的“马氏性”检验94

7.5矿业系统安全态势的马尔科夫预测95

思考与练习98

8时间序列预测法99

8.1概述99

8.2移动平均模型预测101

8.3指数平滑法106

8.4Holt指数平滑预测法112

8.5季节变化模型预测113

8.6自回归移动平均模型115

8.7时间序列分解预测法123

思考与练习126

9贝叶斯网络预测法128

9.1贝叶斯网络概述128

9.2预备知识131

9.3贝叶斯网络学习135

9.4贝叶斯网络预测模型145

9.5贝叶斯网络扩展模型146

9.6系统安全的贝叶斯网络预测模型应用156

思考与练习161

10组合预测法163

10.1概述163

10.2结果组合法165

10.3系统安全的灰色马尔科夫组合预测模型应用分析173

10.4系统安全的灰色时间序列组合预测模型应用分析176

10.5基于数据预处理的组合预测模型180

10.6基于模型参数和结构优化的组合预测模型181

10.7基于误差修正技术的组合预测模型182

思考与练习183

参考文献184