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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114971014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210579051.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法是由何娟霞;马野;解学才;庞兴志;马少坤;魏宗武;杨大平设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法，该方法先收集重特大事故的事故特征指标和事故后果指标；再根据各项事故特征指标，匹配对应附表1中的指标权重系数计算企业重特大事故的安全熵系数wi；再根据wi和事故后果指标参数，定量计算该起事故的事故严重度Di；最后根据事故严重度Di，利用多元线性回归分析方法，建立重特大生产安全事故应急资源需求量预测Mresource模型，计算应急资源需求量Dresource。本发明可实现重特大事故应急救援信息不对称的情况下，计算得出比较准确的应急资源预测结果，该方法科学有效地提高了应急决策响应速度、节省了应急资源的调配时间、提高了应急资源配备的适宜性。

本发明授权一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种重特大生产安全事故应急资源需求量预测的方法，其特征在于，包括如下步骤： 1当发生重特大事故时，收集事故的12项事故指标； ①收集事故特征指标，根据该起事故的特征，速查附表1的事故特征指标权重系数取值表，选取对应指标：行业类型windustry、事故类型wtype、事故区域wregion、事故时间的权重系数，所述事故时间为月份wmonth、星期wweek和时段wframe，再根据式1-1计算企业重特大事故的安全熵系数wi； wi＝windustry+wtype+wregion+wmonth·wweek·wframe1-1 其中， wi为企业重特大事故的安全熵系数，表示因事故引起的系统安全混乱度，wi值越小，表示系统的安全性越好； windustry为行业类型指标权重系数； wtype为事故类型指标权重系数； wregion为事故区域指标权重系数； wmonth为事故月份指标权重系数； wweek为事故星期指标权重系数； wframe为事故时段指标权重系数； 其中， 附表1事故特征指标权重系数取值表 ②收集事故后果指标，死亡人数Ddeath、重伤人数Dserious、轻伤人数Dminor、失踪人数Dmissing、企业内部职工人数Demployee、企业外部周边常住人数Dperimeter的具体数值； 2定量计算该起事故的事故严重度Di； 具体操作是建立事故严重度耦合评估Mdestruction模型： 其中， Di为事故严重度； wi为企业重特大事故的安全熵系数； Ddeath为死亡人数，人； Dserious为重伤人数，人； Dminor为轻伤人数，人； Dmissing为失踪人数，人； Demployee为事故波及范围中的企业内部职工人数，人； Dperimeter为事故波及范围中的企业外部周边常住人数，人； 3重特大生产安全事故应急资源需求量预测Mresource模型 根据多元线性回归分析方法，建立重特大生产安全事故应急资源需求量预测Mresource模型； 首先假设模型的自变量分别为死亡人数Ddeath、重伤人数Dserious、轻伤人数Dminor、失踪人数Dmissing、企业内部职工人数Demployee、企业外部周边常住人数Dperimeter、事故严重度Di，为了方便模型的构建及简化，所有的自变量可用Dp表示；因变量为重特大生产安全事故应急资源需求预测量Dresource，自变量与因变量之间均具有线性关系，根据因变量Dresource与各自变量之间的相关关系所构建的方程称为应急资源需求预测多元线性回归方程Zresourse，可表示为： 其中， Dresource为某类重特大生产安全事故应急资源预测需求量； β0、βdeath、βserious、βminor、βmissing、βemployee、βperimeter、βi分别为自变量死亡人数Ddeath、重伤人数Dserious、轻伤人数Dminor、失踪人数Dmissing、企业内部职工人数Demployee、企业外部周边常住人数Dperimeter、事故严重度Di的回归系数，所有的回归系数可用βp代替；各回归系数反映了相应的自变量对因变量Dresource的线性影响程度； Ddeath为死亡人数，人； Dserious为重伤人数，人； Dminor为轻伤人数，人； Dmissing为失踪人数，人； Demployee为企业内部职工人数，人； Dperimeter为企业外部周边常住人数，人； Di为事故严重度； ε为模型预测值的随机误差项，服从正态分布N0，σ2； 在Zresourse方程中，回归系数βp的最大似然估计可表示为随机误差项ε的平方和： 通过求解ε的偏导，将其化简可得： DpTDpβp＝DpTDresource1-5 应用最小二乘法，计算βp的最小二乘估计值bp： bp＝DpTDp-1DpTDresource1-6 通过应用最大似然估计法、简化应急资源需求预测多元线性回归方程Zresourse1-3、消除模型的随机误差项ε，得到重特大生产安全事故应急资源需求量预测Mresource模型： Dresource＝b0+bdeathDdeath+bseriousDserious+bminorDminor+bmissingDmissing+bemployeeDemployee+bperimeterDperimeter+biDi 1-7 其中， Dresource为某类重特大生产安全事故应急资源预测需求量： b0、bdeath、bserious、bminor、bmissing、bemployee、bperimeter、bi分别为应急资源需求预测多元线性回归方程Zresourse1-3回归系数β0、βdeath、βserious、βminor、βmissing、βemployee、βperimeter、βi的最小二乘估计值； Ddeath为死亡人数，人； Dserious为重伤人数，人； Dminor为轻伤人数，人； Dmissing为失踪人数，人； Demployee为企业内部职工人数，人； Dperimeter为企业外部周边常住人数，人； Di为事故严重度。

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