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基于HP滤波与ARMA模型的生产安全事故时序预测

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为了研究月度生产安全事故变化规律并进行预测,采用Hodrick-Prescott滤波将事故序列分解为长期稳定趋势和短期波动两部分.对长期事故序列进行了平稳性检验,建立了线性回归预测模型.通过比较不同形式模型变量的显著性,建立了反映事故短期波动的自回归移动平均模型,短期预测值用于修正长期趋势预测值.结果表明,事故序列在长期上符合线性回归模型;事故短期波动预测ARMA(4,6)模型显示,事故波动变量与前1、2、4期存在自相关特征.

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来源
《中国职业安全健康协会2017年学术年会》|2017年|371-377|共7页
会议地点乌鲁木齐
作者
YAN Jun; 颜峻;
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作者单位

中国职业安全健康协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类事故预防与预测;
关键词
生产安全事故; 时序预测; HP滤波; 线性回归预测模型;

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