【摘 要】
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海洋渔业是国际公认的最危险行业之一.利用渔业船舶水上事故统计数据对渔船事故状况进行定量预测,是渔船安全研究的重要内容之一.为提高渔业船舶水上事故数的预测精度,在灰色预测模型GM(1,1)的基础上,建立了灰色马尔科夫组合模型,并以2010-2019年广东省渔业船舶水上事故数作为样本数据,进行了预测模型的验证分析.结果 表明,通过马尔科夫模型对灰色预测模型数据的修正,使得平均绝对误差从9.591％降到了3.388％,提高了预测精度.因此,灰色马尔科夫模型可以用于预测事故发生数量情况,分析未来安全状况和事故数的
【机 构】
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大连海洋大学航海与船舶工程学院,辽宁大连116023;中国水产科学研究院南海水产研究所,广东广州510300;农业农村部外海渔业开发重点实验室,广东广州510300;中国水产科学研究院黄海水产研究所,
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海洋渔业是国际公认的最危险行业之一.利用渔业船舶水上事故统计数据对渔船事故状况进行定量预测,是渔船安全研究的重要内容之一.为提高渔业船舶水上事故数的预测精度,在灰色预测模型GM(1,1)的基础上,建立了灰色马尔科夫组合模型,并以2010-2019年广东省渔业船舶水上事故数作为样本数据,进行了预测模型的验证分析.结果 表明,通过马尔科夫模型对灰色预测模型数据的修正,使得平均绝对误差从9.591％降到了3.388％,提高了预测精度.因此,灰色马尔科夫模型可以用于预测事故发生数量情况,分析未来安全状况和事故数的发展趋势.研究结果可为渔业部门预防渔业船舶水上事故并采取针对性的防控措施提供依据,为渔业安全生产管理提供技术支撑.
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