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  • 事故預測理論與方法
    該商品所屬分類:工業技術 -> 安全科學
    【市場價】
    331-480
    【優惠價】
    207-300
    【作者】 鄭小平,高金吉,劉夢婷 著 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學圖書  工業技術  安全科學 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302197300
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302197300
    作者:鄭小平,高金吉,劉夢婷著

    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2009年06月 

        
        
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    內容簡介
    事故預測,是現代安全管理的重要組成部分。本書全面、繫統地講解了事故預測的理論和方法,論述了事故預測的研究現狀和理論趨勢,總結了事故預測中常用的六種方法:回歸預測法、時間預測法、馬爾可夫鏈狀預測法、灰色預測法、貝葉斯網絡預測法和神經網絡預測法,並對這些方法進行分析和比較。每一章大致包括以下四個內容: (1)方法的簡介、預測原理及其在事故預測中的應用綜述; (2)基本知識、建模方法和模型檢驗; (3)擴展模型; (4)該方法用於事故預測的實例。
    本書不僅可以為學者提供研究參考,而且可以作為研究生和本科生的專業教材,同時還可以作為安全管理從業人員的指導書。
    作者簡介
    鄭小平:教授、博士生導師,新世紀優秀人纔
    目錄
    第1章緒論
    1.1事故
    1.1.1事故的定義
    1.1.2事故的指標
    1.1.3事故的特征
    1.2事故預測
    1.2.1預測原理
    1.2.2事故預測過程
    1.3事故預測方法
    1.3.1 回歸預測法
    1.3.2時間序列預測法
    1.3.3馬爾可夫預測法
    1.3.4灰色預測法
    1.3.5貝葉斯網絡預測法第1章緒論
    1.1事故
    1.1.1事故的定義
    1.1.2事故的指標
    1.1.3事故的特征
    1.2事故預測
    1.2.1預測原理
    1.2.2事故預測過程
    1.3事故預測方法
    1.3.1 回歸預測法
    1.3.2時間序列預測法
    1.3.3馬爾可夫預測法
    1.3.4灰色預測法
    1.3.5貝葉斯網絡預測法
    1.3.6神經網絡預測法
    第2章回歸預測法
    2.1概述
    2.1.1回歸分析概述
    2.1.2回歸預測法概述
    2.1.3回歸分析的事故預測概述
    2.回歸模型
    2.2.1線性化
    2.2.2參數估計
    2.2.3模型檢驗
    2.2.4預測模型
    2.回歸模型
    2.3.1參數估計
    2.3.2模型檢驗
    2.3.3 自變量選擇
    2.3.4預測模型
    2.3.5事故預測舉例
    2.4線性回歸注意的問題
    2.4.1殘差分析
    2.4.2異方差問題
    2.4.3自相關問題
    2.5離散預測模型
    2.5.1泊松回歸模型
    2.5.2負二項回歸模型
    2.5.3logit模型
    2.6事故預測實例
    第3章時間序列預測法
    3.1概述
    3.1.1時間序列簡介
    3.1.2時間序列預測法概述
    3.1.3事故預測的時間序列預測法
    3.2基礎知識
    3.2.1基本概念
    3.2.2平穩性和可逆性
    3.2.3滑動平均過程(moving average processes)
    3.2.4 自回歸模型(autoregressive model)
    3.2.5 自回歸滑動平均模型(autoregressive moving average model)
    3.3ARMA建模
    3.3.1模型的識別和定階
    3.3.2模型的參數估計
    3.3.3模型的檢驗
    3.3.4模型的預測
    3.4ARIMA建模
    3.4.1平穩性的檢驗
    3.4.2非平穩數據的處理
    3.4.3ARIMA模型
    3.4.4ARIMA建模
    3.4.5ARIMA季節模型
    3.5指數平滑模型
    ……
    第4章馬爾可夫鏈預測法
    第5章灰色預測法
    第6章貝爾斯網絡預測法
    第7章神經網絡預測法
    第8章組合預測
    參考文獻
    在線試讀
    第2章回歸預測法
    2.1 概述
    2.1.1 回歸分析概述
    回歸分析是在19世紀末期由英國生物統計學家F.Galton提出的。當時為了研究父母身高與其子女身高的關繫,Galton收集了1078對夫婦及其成年子女的身高信息,結果發現了如下關繫:高個子父母的子女的身高有低於其父母身高的趨勢,而矮個子父母的子女的身高有高於其父母的趨勢,即有“回歸”到平均值的趨勢,這就是統計學上初出現“回歸”時的含義。隨後高爾頓發表了一些著作,揭示了統計方法在生物學研究中的作用,引進了回歸直線、相關繫數等概念,創始了回歸分析。後來很多學者把回歸分析應用到不同領域的研究當中,尤其是應用到了經濟學中,形成了計量經濟學,使得回歸分析得到了更為深入的發展。
    社會現像是相互依存、相互聯繫的,其中的關繫往往無法用精確的數學表達式來描述,隻有通過對大量的觀察數據進行統計上的處理,從而找到其中的規律性。回歸分析是對具有相互聯繫的現像,根據其關繫的形態,選擇一個合適的數學模型,用來近似地表達變量間的平均變化關繫,再根據這些關繫通過各影響因素來估計預測對像。
    雖然回歸分析法技術上比較成熟,但是由於所預測的過程過於簡單,並且要求大樣本容量以及較好的分布規律,因而使得其應用受到一定的限制。由於回歸分析是將預測對像的影響因素加以分解,考察各因素的影響情況,從而估計預測對像未來的數量狀態,從而可能出現量化結果與定性分析結果不符的現像,有時難以找到合適的回歸方程類型;而且回歸模型誤差較大,當影響因素錯綜復雜或相關因素數據資料無法得到時,即使增加計算量和復雜程度,也無法修正回歸模型的誤差;由於回歸分析的外推性差,因而在理論上不能保證預測結果的精確性。
    回歸分析經過多年的發展,已經廣泛應用於各個領域。新的研究方法的不斷湧現,對回歸分析起到了滲透和促進作用。
    ……


     
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