导读:本文包含了事故时间序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:事故,趋势周期分解,HP滤波,傅里叶变换
事故时间序列论文文献综述
颜峻[1]（2019）在《基于时间序列谐波分析的死亡事故总量波动趋势分析》一文中研究指出为了研究月度生产安全事故变化趋势中存在的长期平稳性和短期波动的周期性特征,采用Hodrick-Prescott滤波方法将自2011年1月至2017年11月的造成人员死亡(包括下落不明)的较大及以上生产安全事故月度时间序列分解为长期趋势和短期波动两个部分。采用最小二乘法对事故长期趋势序列进行拟合,建立了月度事故序列的长期趋势时域线性回归模型,用以研究事故序列的长期变化特征;采用快速傅里叶变换方法,分解得到事故序短期波动项在频域上的幅值谱和相位谱,研究了事故序列的幅值谱和相位谱。结果表明,月度较大及以上生产安全事故变化过程同时存在长期稳定和短周期性波动等2种趋势,其中长期下降趋势具有显着的线性特征,短期波动变化则包含多个频率变化周期,其中影响较显着的3个主要周期项分别为4.1个月、11.7个月和27.3～41个月。(本文来源于《安全》期刊2019年03期）
涂曦予,于露,耿子辰,薛质,张保稳[2]（2018）在《基于大规模时间序列的井漏事故预警方法》一文中研究指出为了解决人工监测井漏事故在及时性与准确性上的不足,以录井观测日志与自动录井数据为数据支持,通过对工程录井参数的研究,选择并构造合理的数据特征,基于XGBoost算法建立井漏事故预警模型。基于油田真实数据的实验表明该预警方法不仅能够对井漏事故进行准确预警,而且在及时性上比人工监测更为优秀,有助于油田管理人员对井漏事故的防范与应对。(本文来源于《信息技术》期刊2018年12期）
谢华为[3]（2018）在《基于ARMA平稳时间序列的道路交通事故预测》一文中研究指出为更好地进行道路交通安全评价、道路交通规划以及事故防治,采用时间序列分析法,分析事故发生起数时间序列上的趋势性规律,进行数据预处理和模型的识别与检验,并建立ARMA(2,1)预测模型,运用2003年至2015年全国道路交通事故起数进行分析和建模,并对2011年至2015年数据进行预测.研究结果表明:预测的趋势与实际的趋势基本一致,最大误差率为3.905%,综合误差率仅为1.366%,精度较高,效果较理想.(本文来源于《宁德师范学院学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
赵淑琪,刘燊,谢饶青,贺蕾,周宇[4]（2018）在《基于混沌时间序列模型的危险化学品泄漏事故预测》一文中研究指出在对2010—2015年我国危险化学品(简称危化品)泄漏事故数量进行统计的基础上,建立了危化品泄漏事故混沌时间序列模型,预测了未来3年我国发生危化品泄漏事故的数量,并以2016年我国发生的危化品泄漏事故数量的实际值对模型的预测精度进行了验证。结果表明:2016年我国发生危化品泄漏事故数量的预测值与实际值的拟合度指标达到97.52%,拟合效果较好,说明所建立的危化品泄漏事故混沌时间序列模型可行;2017年和2018年我国发生危化品泄漏事故数量的预测值分别为932起和924起,相对2016年会有小幅度上升,其原因与中小型化工企业数量在我国化工企业总数中占比较高有关,这为研究我国危化品泄漏事故的发展趋势与制定预防措施提供了依据。(本文来源于《安全与环境工程》期刊2018年03期）
张思阳[5]（2017）在《时间序列挖掘算法在生产安全事故中的应用研究》一文中研究指出我国每年由安全问题造成的经济损失约占GDP总量的6%,给国家和人民带来了极大的损失,因此对生产安全事故的预测就显得十分重要。传统的生产安全事故分析主要包括统计分析、回归模型、灰色模型等,不利于采取措施预防事故发生。本文在针对生产安全事故数据研究时结合了一元时间序列理论,多元时间序列理论,在理论应用方面有一定的创新,将时间序列预测模型应用到生产安全的预测中,特别是将多元时间序列的二元时间序列的向量移动平均自回归方法运用到生产安全事故中,以近10年的数据作为实证,从多方面分析事故的发生的趋势和影响因素,对其提出指导性意见和建议,及时对生产安全事故采取措施。本文主要展开了一下几个方面的工作:1.从国家安监局官网获取数据,通过正则表达式获取生产安全事故及其简介信息。通过对较大事故进行数据预处理,通过可视化展示其数据特点。2.将一元时间序列ARIMA模型与叁次指数平滑模型以15年生产安全较大事故序列数据拟合及预测结果相比较,从事故死亡人数、起数及发展趋势相对比,得到一元时间序列预测模型残差为-21. 92,相对误差0. 266,比叁次指数平滑有更高的准确性和可靠性。3.研究多元时间序列理论基础,将多元时间序列建模并应用于生产安全事故的预测,与之前的几个模型相比较,得出相对误差0.2452,更加准确的结果。将死亡人数和事故起数二元时间序列做相关分析,并以其增长率为时间序列分析建模,预测未12个月的数值。4.本文将定性分析与定量预测相结合,用于对生产安全事故的预判。定性分析:通过较大事故简介信息将事故分为不同类型,其中交通事故类型事故占比最多;对于较大事故发生的年份分析,其中以2005年为转折点,2005年以前较大事故呈上升趋势,2005年后呈逐年下降趋势;针对较大事故发生的地域方面得出较大事故主要其中在西南山区较多,地质不稳定区域。定量分析:通过对生产安全事故序列的建立指数平滑、一元时间序列、多元时间序列的模型,调整模型参数,选择最佳模型对较大事故序列进行预测。得到未来一年生产安全较大事故的走势。通过走势及时提出预防和减少事故发生的对策措施,为国家宏观决策提供支持。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-03-10）
王书明,郭起剑[6]（2016）在《建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析》一文中研究指出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。(本文来源于《工业安全与环保》期刊2016年10期）
王文博,陈红,韦凌翔[7]（2016）在《交通事故时间序列预测模型研究》一文中研究指出为提升交通事故时间序列预测精度,建立一个基于相关向量机(RVM)的交通事故时序序列预测模型。结合RVM的建模与求解思想,建立交通事故时间序列预测函数关系式;设计交通时序参数预测模型实现流程,并选取均方根误差(RMSE)、模型训练时间等作为评价指标;以我国交通事故数、万车死亡率、10万人口死亡率为例,验证所建模型的有效性。实例验证表明:所建模型对不同的交通事故时间序列指标预测效果良好,预测精度高于灰色预测、自回归移动平均模型、支持向量机(SVM)等经典模型。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2016年06期）
林飞,金龙哲[8]（2015）在《时间序列分析方法在矿山事故预测中的应用》一文中研究指出针对目前我国地下开采矿山中,职业安全与健康问题普遍较为严重的现实情况,根据2005年至2014年十年间我国矿业安全生产事故统计数据,运用时间序列分析方法分别做一阶、二阶和叁阶自回归模型进行事故发生规律的分析,并预测2015年1-2月的矿业生产安全事故起数。(本文来源于《中国职业安全健康协会2015年学术年会论文集（上册）》期刊2015-12-10）
谢峰,许梦国,王平,李俊超,甘仕伟[9]（2014）在《非煤矿山安全事故的时间序列模型分析》一文中研究指出应用季节时间序列资料分析方法——简易时间序列季节周期回归模型,以2004~2007年非煤矿山各季度事故发生起数和死亡人数的统计资料为依据,计算出非煤矿山安全事故的季节周期回归模型,由此预测2008年全国非煤矿山的安全事故起数和死亡人数,与实际值进行卡方检验,确定模型建立的合理性。季节周期回归模型可以用于预测非煤矿山各季节事故起数和死亡人数,推算出矿山容易发生全事故的季节,为矿山安全事故的预防提供依据。(本文来源于《化工矿物与加工》期刊2014年06期）
刘淼[10]（2014）在《基于灰色理论的时间序列交通事故预测》一文中研究指出针对交通事故发生的特点,探讨了灰色系统和时间序列模型在道路交通事故预测中的具体应用,在介绍分析道路交通事故灰色性的基础上,建立了基于灰色预测理论的交通事故预测模型,并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测,其结果是可信的.(本文来源于《许昌学院学报》期刊2014年02期）
事故时间序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决人工监测井漏事故在及时性与准确性上的不足,以录井观测日志与自动录井数据为数据支持,通过对工程录井参数的研究,选择并构造合理的数据特征,基于XGBoost算法建立井漏事故预警模型。基于油田真实数据的实验表明该预警方法不仅能够对井漏事故进行准确预警,而且在及时性上比人工监测更为优秀,有助于油田管理人员对井漏事故的防范与应对。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
事故时间序列论文参考文献
[1].颜峻.基于时间序列谐波分析的死亡事故总量波动趋势分析[J].安全.2019
[2].涂曦予,于露,耿子辰,薛质,张保稳.基于大规模时间序列的井漏事故预警方法[J].信息技术.2018
[3].谢华为.基于ARMA平稳时间序列的道路交通事故预测[J].宁德师范学院学报(自然科学版).2018
[4].赵淑琪,刘燊,谢饶青,贺蕾,周宇.基于混沌时间序列模型的危险化学品泄漏事故预测[J].安全与环境工程.2018
[5].张思阳.时间序列挖掘算法在生产安全事故中的应用研究[D].北京邮电大学.2017
[6].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
[7].王文博,陈红,韦凌翔.交通事故时间序列预测模型研究[J].中国安全科学学报.2016
[8].林飞,金龙哲.时间序列分析方法在矿山事故预测中的应用[C].中国职业安全健康协会2015年学术年会论文集（上册）.2015
[9].谢峰,许梦国,王平,李俊超,甘仕伟.非煤矿山安全事故的时间序列模型分析[J].化工矿物与加工.2014
[10].刘淼.基于灰色理论的时间序列交通事故预测[J].许昌学院学报.2014