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马尔柯夫链预测法 如果事物的发展过程及状态只与事物当时的状态有关，而与以前状态无关时，则此事物的发展变化称为马尔柯夫链。如果系统的安全状况具有马尔柯夫性质，且一种状态转变为另一种状态的规律又是可知的，那么可以利用马尔柯夫链的概念进行计算和分析．来预测未来特定时刻的系统安全状态。 马尔柯夫链是表征一个系统在变化过程中的特性状态，可用一组随时间进程而变化的变量来描述。如果系统在任何时刻上的状态是随机性的，则变化过程是一个随机过程，当时刻变到时刻，状态变量从某个取值变到另一个取值，系统就实现了状态转移。系统从某种状态转移到各种状态的可能性大小，可用转移概率来描述。 假定系统的初始状态可用状态向量表示为 5-19 状态转移概率矩阵为 5-20 状态转移矩阵是一个n阶方阵，满足概率矩阵的一般性质，即满足且 。也就是说，状态转移矩阵的所有行变量都是概率向量。 一次转移向量为 二次转移向量 为 类似地 【例5-4】某单位对1250名接触硅尘人员进行使康检查时，发现职工的健康状况分布如表5-6所示。 表5-6 接尘职工健康状况 健康状况 健康 疑似硅肺 硅肺 代表符号 人数 1000 200 50 根据统计资料，一年后接尘人员的健康变化规律为 健康人员继续保持健康者剩70％。有20％变为疑似硅肺，10％的人被定为硅肺，即 , ， 原有疑似硅肺者一般不可能恢复为健康者，仍保持原状者为80％，有20％被正式定为硅肺，即 ，， 硅肺患者一般不可能恢复为健康或返回疑似硅肺，即 ，。 状态转移矩阵为 预测一年后接尘人员的健康状况为 即一年后，仍然健康者为700人，疑似硅肺者360人，被定为硅肺者190人。德尔菲预测表明，该单位硅肺发展速度很快，必须加强防尘工作和医疗卫生工作。
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