我国工伤事故死亡率分析及其ARIMA预测

中国安全科学学报

我国工伤事故死亡率分析及其ARIMA预测

李榕

闽江学院旅游系,福州,350108

出版日期:2010-11-20 发布日期:2010-11-25

Analysis and ARIMA Forecasting of Industrial Accident Death Rates in China

Online:2010-11-20 Published:2010-11-25

摘要/Abstract

摘要： 对我国工伤事故死亡率的历史数据进行分析,介绍ARIMA模型预测法.根据统计学理论,运用ARIMA模型,借助相关软件预测我国工伤事故死亡率,可知未来几年,工伤事故的千人死亡率总体上呈逐年下降的趋势;与移动平均法、指数平滑法预测结果作比较,可知ARIMA模型预测效果最佳;同时,由于影响工伤事故的因素很多,与长期预测相比,ARIMA模型更适合于对工伤事故死亡率作短期预测.

中图分类号:

X928.9

李榕. 我国工伤事故死亡率分析及其ARIMA预测[J]. 中国安全科学学报.

[1]	杨黎霞, 许茂增, 陈仁祥. 数据样本有限的交通恐怖袭击行为识别^*[J]. 中国安全科学学报, 2021, 31(8): 30-37.
[2]	戴世伟, 刘鑫鑫, 万飞. 软岩隧道大变形事故致灾因素耦合分析^*[J]. 中国安全科学学报, 2021, 31(8): 119-124.
[3]	倪慧荟, 姚晓晖, 初玉, 石彪. 集成“能力-时效-决策”的应急处置效果预评估模型[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(12): 148-156.
[4]	董傲然, 王长帅, 秦丹, 朱彤, 徐婷. 机动车-行人事故中行人伤害严重程度分析[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(11): 141-147.
[5]	左博睿, 帅斌, 黄文成. 基于ISM-24Model的重大铁路事故组织致因研究[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(10): 47-54.
[6]	杨慧敏, 石琴, 陈一锴, 骆仁佳. 基于混合聚类的农村公路单车事故影响因素分析[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(8): 129-136.
[7]	李华, 李琳倩, 益朋. 景区密集人群踩踏事故情景分析[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(4): 108-113.
[8]	许素睿. 基于HFACS的电梯事故人因分析[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(7): 70-75.
[9]	王志刚, 马晋欣, 刘桂军. 关于接触网设备限界安全的研究^*[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(S1): 74-80.
[10]	窦国明. 基于岗位等级管理的高铁安全自控型班组建设^*[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(S1): 134-137.
[11]	李俊捷, 姚欣怡, 陈钉均, 倪少权. 跨区域综合交通应急救援预案评估指标选取^*[J]. 中国安全科学学报, 2018, 28(S2): 185-190.
[12]	郑超慧, 吴建松, 胡啸峰, 侯毅, 侯苗苗, 邱凌峰. 复杂街区脏弹恐怖袭击下放射性物质扩散模拟[J]. 中国安全科学学报, 2018, 28(9): 134-141.
[13]	李若愚, 宋英华, 吕伟, 方丹辉. 多层公寓式建筑内人员被动疏散动员方案优选[J]. 中国安全科学学报, 2017, 27(12): 134-139.
[14]	王旭东, 钟鸣, 刘少博. 基于微观模拟的多层地铁站疏散效率研究[J]. 中国安全科学学报, 2017, 27(9): 51-56.
[15]	赵玮, 徐良杰, 冉斌, 汪济洲, 张璇. 基于Adaptive Lasso及RF算法的冰雪天气交通事故分析[J]. 中国安全科学学报, 2017, 27(2): 98-103.

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