【摘 要】
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目的 建立预测一般交通事故的自回归滑动平均(auto regression moving average,ARMA)模型,观察其时间序列展示特征与发生频数的分布差异,为探索稳定、准确的交通事故预测模型
【机 构】
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第三军医大学军事预防医学院军队流行病学教研室,第三军医大学附属大坪医院野战外科研究所
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目的 建立预测一般交通事故的自回归滑动平均(auto regression moving average,ARMA)模型,观察其时间序列展示特征与发生频数的分布差异,为探索稳定、准确的交通事故预测模型奠定基础.方法 从重庆市道路交通管理局收集重庆市某城市发展新区2000-2006年的一般交通事故登记信息,采用流行病学描述性研究方法,对该区交通事故月分布规律进行分析,建立ARMA模型并进行回顾和前瞻性预测,分析并比较预测数据.结果 从不同月份的分布特征看,该区一般交通事故发生频数有一定周期规律;建立的以月为单位的一般交通事故发生频数的ARMA预测模性预测值与实际值的符合率基本稳定在80%以上.结论 ARMA模型可以用于一般交通事故发生频数的时间序列指标预测,并且其短期预测的精度优于长期预测.
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