基于ARIMA-GRNN组合模型的中国交通伤死亡预测模型的方法学研究及公共政策分析

摘要：

目的 基于自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)-广义回归神经网络模型(generalized regression neural network,GRNN)联合构建交通伤死亡预测模型,并据此对相关公共政策对交通伤死亡的影响进行初步分析.方法 1991～2009年度交通伤死亡人数来源于中国公安部公布的相应年统计数据.根据ARIMA模型,建立拟合值-y和实际值y的相关回归模型,并计算预测未来年份的死亡数.继而将该预测值带入GRNN模型中,获得修正预测值.ARIMA运算平台采用SPSS 17.0,GRNN建模采用Matlab平台.结果 经GRNN修正的ARIMA(3,2,2)模型较好拟合了1991～2005年交通伤死亡人数的时间序列,2006～2009年交通伤死亡人数的预测值符合实际值的变动趋势,预测值与实际值的相对误差率仅为5%.以之为基础预测2010～2015年的全国交通伤死亡人数为6.6～6.4万.结论 ARIMA-GRNN联合模型能较为准确的对交通伤死亡人数变化趋势做出预测.中国交通伤死亡人数已步入持续下降通道.若维持现有的道路交通安全政策水平及执法力度,交通伤致死人数将从2015年起维持于6.5万的水平.若要进一步降低致死人数水平,可能需要提前从现有法规、政策及执行基础方面进行调整.

关键词：ARIMA、GRNN、交通伤、死亡人数、预测

所属期刊栏目：32

分类号：R01

资助基金：四川省卫生厅科研基金090422

在线出版日期：2011-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：624-627