本文關(guān)鍵詞：道路交通傷害預(yù)測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究背景：道路交通傷害目前已成為全球不可忽視的社會(huì)安全和公共衛(wèi)生問(wèn)題。若不實(shí)施有效的干預(yù),到2030年,道路交通傷害將成為全球第五位死因。道路交通傷害絕大多數(shù)發(fā)生在發(fā)展中國(guó)家,只有約10%發(fā)生在發(fā)達(dá)國(guó)家。據(jù)WHO預(yù)計(jì),同1990年相比,2020年道路交通死亡在發(fā)展中國(guó)家將平均上升80%,在發(fā)達(dá)國(guó)家將下降近30%。我國(guó)是最大的發(fā)展中國(guó)家,也是道路交通傷害發(fā)生最多的國(guó)家之一,隨著經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量不斷快速增長(zhǎng),但交通管理的改善和道路建設(shè)的發(fā)展卻明顯滯后,道路交通傷害及傷亡人數(shù)呈不斷上升趨勢(shì)。我國(guó)道路交通傷害(Road Traffic Injury, RTI)死亡60%發(fā)生在16-45歲的中青年人,對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)力人口造成嚴(yán)重影響。因此有必要對(duì)道路交通傷害的流行規(guī)律及其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行研究。本研究通過(guò)回歸分析模型、自回歸滑動(dòng)平均混合模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Networks, BP Neural Networks)等4種方法,運(yùn)用道路交通傷害數(shù)據(jù),建立預(yù)測(cè)模型,對(duì)道路交通傷害死亡進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)這幾種方法進(jìn)行綜合比較,為道路交通傷害預(yù)測(cè)的方法選擇提供依據(jù),也為制定預(yù)防和減少道路交通傷害、降低事故嚴(yán)重程度的策略提供科學(xué)依據(jù)。研究目的：1、道路交通傷害預(yù)測(cè)各種方法的建立與使用；2、不同預(yù)測(cè)方法進(jìn)行綜合比較,為道路交通傷害預(yù)測(cè)的方法選擇提供依據(jù)。研究方法：以1951-2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),分別運(yùn)用回歸分析模型法、ARIMA模型法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立預(yù)測(cè)模型；以2006-2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),分別運(yùn)用回歸分析模型法和灰色模型法建立預(yù)測(cè)模型；以2000-2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率月數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),分別運(yùn)用季節(jié)性ARIMA (Seasonal ARIMA, SARIMA)模型法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果：1、以1951-2011年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù),回歸分析模型法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型為Y=-0.000164X3+0.015669X2-0.267856X+1.275373,模型及參數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,對(duì)2012年道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值(95%CI)為5.74(4.02-7.46),實(shí)際值為4.45,誤差率較大；以2006-2011年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù),回歸分析模型法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型為Y=-0.439X'+7.079模型及參數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,對(duì)2012年道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值(95%CI)為4.01(3.22-4.79),實(shí)際觀測(cè)值在預(yù)測(cè)值的95%CI內(nèi)。2、ARIMA模型法構(gòu)建道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率預(yù)測(cè)模型ARIMA (1,1,0)：Yt=eYt-1+0.325(?)Yt-1+e1,其中,et為隨機(jī)誤差,模型殘差序列為白噪聲,Ljung-Box檢驗(yàn)P0.05,擬合效果良好。應(yīng)用該模型預(yù)測(cè)2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率,預(yù)測(cè)值(95%CI)為4.67(3.05-6.87),預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果相符,實(shí)際觀測(cè)值在預(yù)測(cè)值95%CI內(nèi)；SARIMA模型法構(gòu)建道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率預(yù)測(cè)模型SARIMA(1,1,1)(0,1,1)12，Ljung-Box檢驗(yàn)P0.05,應(yīng)用該模型預(yù)測(cè)2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值相符,觀測(cè)值在預(yù)測(cè)值的95%CI內(nèi)；3、灰色模型法構(gòu)建道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率預(yù)測(cè)方程為x(k+2)=6.0778e-0-073k,對(duì)2012年我國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值為4.22,與實(shí)際值誤差較�。�4、以1951-2012年道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率為樣本數(shù)據(jù)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終選擇的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為：以過(guò)去4年十萬(wàn)人口死亡率為網(wǎng)絡(luò)輸入,下一年十萬(wàn)人口死亡率為期望輸出,隱含層神經(jīng)元數(shù)目為6個(gè),模型對(duì)2012年道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率的預(yù)測(cè)誤差率為0.67%；以2000-2012年各月道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率為樣本數(shù)據(jù)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終選擇的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為：以過(guò)去5年同期十萬(wàn)人口死亡率為網(wǎng)絡(luò)輸入,當(dāng)前周期十萬(wàn)人口死亡率為期望輸出,隱含層神經(jīng)元數(shù)目為5個(gè),模型對(duì)2012年各月道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值平均絕對(duì)誤差率為3.8040%,預(yù)測(cè)效果較好。研究結(jié)論：1、以1951-2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)建立的預(yù)測(cè)模型,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果最好,其次是ARIMA模型,回歸分析模型預(yù)測(cè)效果最差；2、以2006-2012年中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)建立的預(yù)測(cè)模型,灰色模型的預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于回歸分析模型；3、以2000-2012年各月中國(guó)道路交通傷害十萬(wàn)人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)建立的預(yù)測(cè)模型,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果略?xún)?yōu)于SARIMA模型；4、當(dāng)樣本數(shù)據(jù)沒(méi)有明顯的季節(jié)性,且數(shù)據(jù)數(shù)量足夠多時(shí),可選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行建模預(yù)測(cè)；樣本數(shù)據(jù)較少時(shí),可選擇灰色模型法進(jìn)行建模預(yù)測(cè)；5、當(dāng)樣本數(shù)據(jù)顯示有季節(jié)性或周期性時(shí),SARIMA模型法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法均可用于預(yù)測(cè)模型的建立,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測(cè)效果略?xún)?yōu)于SARIMA模型法：6、在對(duì)道路交通傷害進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),可盡可能考慮多種預(yù)測(cè)方法,最后進(jìn)行綜合比較,選擇預(yù)測(cè)精度較好的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行建模預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：道路交通傷害 回歸分析模型法 ARIMA模型法 灰色模型法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U491.31;R181.3
【目錄】：

• 中文摘要4-7
• Abstract7-12
• 縮略詞中英文對(duì)照12-13
• 第一章 緒論13-16
• 1.1 研究的目的和意義13-15
• 1.2 研究的主要內(nèi)容15-16
• 第二章 回歸分析模型法16-25
• 2.1 資料與方法16-19
• 2.2 結(jié)果19-22
• 2.3 討論22-24
• 本章小結(jié)24-25
• 第三章 ARIMA模型法25-36
• 3.1 資料與方法25-26
• 3.2 結(jié)果26-33
• 3.3 討論33-35
• 本章小結(jié)35-36
• 第四章 灰色模型法36-42
• 4.1 資料與方法36-39
• 4.2 結(jié)果39-40
• 4.3 討論40-41
• 本章小結(jié)41-42
• 第五章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法42-51
• 5.1 資料與方法42-44
• 5.2 結(jié)果44-48
• 5.3 討論48-50
• 本章小結(jié)50-51
• 第六章 結(jié)論、建議及不足51-55
• 6.1 結(jié)論與建議51-53
• 6.2 不足53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 附錄60-62
• 道路交通傷害預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展62-71
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 作者簡(jiǎn)介71-73
• 致謝73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：388065