【摘要】：以2005-2014年湖北省工礦企業(yè)事故死亡人數為基礎,通過對時間序列圖分析可知,該省工礦企業(yè)事故具有明顯的周期性、季節(jié)性。另外,依據安全系統特征屬性,系統近期的狀況相對遠期的狀況對未來預測更具有影響力。因此,各個季節(jié)數據的權重應有所不同。綜合考慮以上兩種情況,提出對4個季節(jié)建立不同的線性加權線性回歸模型,并進行組合,形成加權線性回歸模型組,進而對2015-2016年各個季度進行預測。最后,與傳統的時間序列分析方法比較可知,加權線性回歸模型組的方法建立的模型顯著性、擬合度更高,并且模型的可讀性更強、更簡單。
[Abstract]:Based on the death toll of industrial and mining enterprises in Hubei province from 2005 to 2014, the time series analysis shows that the accidents of industrial and mining enterprises in Hubei province have obvious periodicity and seasonality. In addition, according to the characteristic attributes of the security system, the relative long-term status of the system has more influence on the future prediction. Therefore, the weight of each seasonal data should be different. Considering the above two conditions, this paper puts forward different linear weighted linear regression models for four seasons, and combines them to form a weighted linear regression model group, and then forecasts each quarter of 2015-2016. Finally, compared with the traditional time series analysis method, the model of weighted linear regression model group is more significant, the fitting degree is higher, and the model is more readable and simpler.
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51274250)
【分類號】：X928

【參考文獻】

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