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郑小平 、 高金吉 、 刘梦婷 著 / 清华大学出版社 / 2009-06 / 平装
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上书时间2021-10-25
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事故预测理论与方法
事故预测,是现代安全管理的重要组成部分。全面、系统地讲解了事故预测的理论和方法,论述了事故预测的研究现状和理论趋势,总结了事故预测中最常用的六种方法:回归预测法、时间预测法、马尔可夫链状预测法、灰色预测法、贝叶斯网络预测法和神经网络预测法,并对这些方法进行分析和比较。每一章大致包括以下四个内容:(1)方法的简介、预测原理及其在事故预测中的应用综述;(2)基本知识、建模方法和模型检验;(3)扩展模型;(4)该方法用于事故预测的实例。
《事故预测理论与方法》不仅可以为学者提供研究参考,而且可以作为研究生和本科生的专业教材,同时还可以作为安全管理从业人员的指导书。
郑小平:教授、博士生导师,新世纪优秀人才。
第1章绪论1.1事故1.1.1事故的定义1.1.2事故的指标1.1.3事故的特征1.2事故预测1.2.1预测原理1.2.2事故预测过程1.3事故预测方法1.3.1回归预测法1.3.2时间序列预测法1.3.3马尔可夫预测法1.3.4灰色预测法1.3.5贝叶斯网络预测法1.3.6神经网络预测法第2章回归预测法2.1概述2.1.1回归分析概述2.1.2回归预测法概述2.1.3回归分析的事故预测概述2.2一元回归模型2.2.1线性化2.2.2参数估计2.2.3模型检验2.2.4预测模型2.3多元回归模型2.3.1参数估计2.3.2模型检验2.3.3自变量选择2.3.4预测模型2.3.5事故预测举例2.4线性回归注意的问题2.4.1残差分析2.4.2异方差问题2.4.3自相关问题2.5离散预测模型2.5.1泊松回归模型2.5.2负二项回归模型2.5.3logit模型2.6事故预测实例第3章时间序列预测法3.1概述3.1.1时间序列简介3.1.2时间序列预测法概述3.1.3事故预测的时间序列预测法3.2基础知识3.2.1基本概念3.2.2平稳性和可逆性3.2.3滑动平均过程(movingaverageprocesses)3.2.4自回归模型(autoregressivemodel)3.2.5自回归滑动平均模型(autoregressivemovingaveragemodel)3.3ARMA建模3.3.1模型的识别和定阶3.3.2模型的参数估计3.3.3模型的检验3.3.4模型的预测3.4ARIMA建模3.4.1平稳性的检验3.4.2非平稳数据的处理3.4.3ARIMA模型3.4.4ARIMA建模3.4.5ARIMA季节模型3.5指数平滑模型……第4章马尔可夫链预测法第5章灰色预测法第6章贝尔斯网络预测法第7章神经网络预测法第8章组合预测参考文献
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开播时间:09月02日 10:30