權利要求
1.用于礦山安全評價和風險預測的數學模型建立方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1：從事故損失和工傷事故率方面，構建一種對礦山安全績效進行評價的指標體系；
步驟2：對該評價指標體系進行灰色變權聚類分析，將歷史年份統計的安全績效數據劃分為“較好”、“中等”和“較差”三個屬性；
灰色變權聚類分析是根據灰色關聯矩陣的白化權函數，將一些觀測指標或觀測對象綜合起來定義類別的方法，其具體分析過程如下：
(1)建立一個包含h個指標的礦山安全績效評價指標體系，選擇其中的某一指標作為聚類指標j，根據實際需要將安全績效評價指標劃分為s個不同的子類等級，例如“較好”、“中等”、“較差”等子類，將其中一個子類g的白化權函數設為fjg(·)，假設聚類指標j的子類g的臨界值為則聚類指標j相對于子類g的權重為：
(2)典型的白化權函數為其的計算公式為：
(3)將統計的歷史年份從小到大排序成1、2、…、n，其中n為統計的歷史年份總數；對于某一年份對應的序號i，指標j的樣本值xij的灰色變權聚類系數的計算公式為：
(4)根據年份對應的序號i的灰色變權聚類系數值，由判斷公式找出其最大的灰色變權系數其中g*為判斷對象i的灰類屬性；
步驟3：在安全績效評價指標體系中選擇幾個重要指標，構建能對安全績效進行評價的改進式GM(1,1)動態模型，并對礦山的未來的安全績效進行預測；其分析過程如下：
(1)以F作為分級指標，設置F∈(η1，η2]為第一級，設置F∈(η2，η3]為第二級，依此類推；可以根據實際情況設置l級進行處理，分級指標為：F∈(η1，η2]，F∈(η2，η3]，…，F∈(ηl，ηl+1]；分級序列如下：
其中，ηr和ηr+1分別為r級序列的下限值和上限值，r＝1,2,……,l。
(2)對于r級年份序列其1-AGO序列為：對于其緊鄰均值生成值序列為：則對于r級年份序列，有一個改進式GM(1,1)模型為：
(3)改進式GM(1,1)模型的最小二乘估計參數列為：
其中，
(4)改進式GM(1,1)模型的時間響應函數如下：
改進式GM(1,1)模型的時間響應序列如下：
修復模擬值為：
在上述各式中，k＝1,2,…,m；
(5)對實際值
聲明：
“用于礦山安全評價和風險預測的數學模型建立方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：重慶大學
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2025年07月09日 ~ 11日 
