基于灰色-马尔可夫模型的建筑行业宏观安全指标动态预测研究

为解决中国建筑业动态安全态势预测难题，研究人员通过对比GVMM、EGMM等五种灰色-马尔可夫模型，发现灰色Verhulst-马尔可夫模型(GVMM)在亿元产值事故率(accident rate per 1,000 million RMB)和亿元产值死亡率(death toll per 1,000 million RMB)预测中显著优于其他模型，为行业安全宏观决策提供了可靠工具。

　　

这项研究开创性地将灰色系统理论(grey theory)与马尔可夫链(Markov chain)相结合，针对中国建筑业特有的亿元产值事故率(per 1,000 million RMB accident rate)和亿元产值死亡率(per 1,000 million RMB death toll)两大核心安全指标展开预测。研究团队系统评估了灰色Verhulst-马尔可夫模型(GVMM)、均值灰色-马尔可夫模型(EGMM)等五种混合算法的预测效能，发现GVMM模型凭借其独特的非线性拟合能力，在捕捉建筑业安全指标动态波动规律时展现出显著优势。特别值得注意的是，该模型对事故率拐点的预测准确率较传统方法提升达30%以上，为政府部门制定预防性安全政策提供了量化依据。研究结果证实，基于灰色-马尔可夫框架的预测体系能够有效克服建筑业安全数据"小样本、贫信息"的固有局限，其预测结果可作为行业安全风险早期预警的重要参考指标。