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| 建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析 | |
| 引用本文： | 王书明,郭起剑. 建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析[J]. 工业安全与环保, 2016, 0(10): 60-63. DOI: 10.3969/j.issn.1001-425X.2016.10.018 |
| 作者姓名： | 王书明 郭起剑 |
| 作者单位： | 1. 金陵科技学院建筑工程学院 南京211169;2. 江苏建筑职业技术学院建筑工程管理学院 江苏徐州221116 |
| 基金项目： | 江苏省住建厅科研项目(2014ZD68)，金陵科技学院博士科研启动基金(jit－b－201230)，金陵科技学院校级科研基金项目(jit－2016－jlxm－16)。 |
| 摘 要： | 为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。 |
| 关 键 词： | 建筑工程 时间序列 ARIMA模型 安全事故 预测 |
Analyses on Death Toll from Construction Engineering Accidents Based on Time Series |
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| Abstract: | In order to reveal the change rules of death toll from construction engineering accidents ,time series is used to analyze the trend rules of accidents and a ARIMA model is set up by data pretreatment and model identification and testing . Based on this model ,the change rules of death toll from construction engineering accidents from 2005 to 2014 have been an-alyzed and predicted .The results show that the difference between the predicted value by ARIMA model and the actual one is 0 .393 and it is minimal compared with the grey model and BP neural network model .In general ,the ARIMA model is suitable for the trend forecast of the randomness data . |
| Keywords: | construction engineering time series ARIMA model safety accident predict |
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