事故预测理论与方法

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
　　2.5.3　logit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（moving average processes）
　　3.2.4 自回归模型（autoregressive model）
　　3.2.5 自回归滑动平均模型（autoregressive moving average model）
　3.3　ARMA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
3.4　ARIMA建模
　　3.4.1　平稳性的检验
　　3.4.2　非平稳数据的处理
　　3.4.3　ARIMA模型
　　3.4.4　ARIMA建模
　　3.4.5　ARIMA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