CAJ | 학술논문

道路交通伤害发生率高,造成伤害严重,已成为全球性公共卫生问题.道路交通伤害预测对掌握其未来的发生状况,及时采取相应的措施,具有重要作用.目前常用的预测方法主要有回归分析法、时间序列法、灰色模型法和BP(Back Propagation,BP)神经网络法等.回归分析法主要适用于样本量大、数据波动小、规律性较强的预测;时间序列分析法中应用较多的是自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),其对数据的要求不高,具有较好的拟合效果,适用于近期或短期预测;灰色模型法所需样本数据少、原理简单、运算方便,特别适合对具有复杂性、随机性和灰色性特点的道路交通伤害的预测;BP神经网络法则需要较为全面的数据,短期预测精度高,可用于宏观问题的预测.本文就道路交通伤害预测方法进行综述,总结各方法的适用条件及优缺点,为减少和预防道路交通伤害提供依据.
도로교통상해발생솔고,조성상해엄중,이성위전구성공공위생문제.도로교통상해예측대장악기미래적발생상황,급시채취상응적조시,구유중요작용.목전상용적예측방법주요유회귀분석법、시간서렬법、회색모형법화BP(Back Propagation,BP)신경망락법등.회귀분석법주요괄용우양본량대、수거파동소、규률성교강적예측;시간서렬분석법중응용교다적시자회귀활동평균혼합모형(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),기대수거적요구불고,구유교호적의합효과,괄용우근기혹단기예측;회색모형법소수양본수거소、원리간단、운산방편,특별괄합대구유복잡성、수궤성화회색성특점적도로교통상해적예측;BP신경망락법칙수요교위전면적수거,단기예측정도고,가용우굉관문제적예측.본문취도로교통상해예측방법진행종술,총결각방법적괄용조건급우결점,위감소화예방도로교통상해제공의거.