时间序列挖掘算法在生产安全事故中的应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文安排 | 第13-15页 |
| 第二章 时间序列理论基础 | 第15-31页 |
| 2.1 一元时间序列 | 第15-24页 |
| 2.1.0 时间序列与随机过程 | 第15-16页 |
| 2.1.1 时间序列趋势 | 第16-17页 |
| 2.1.2 平稳时间序列 | 第17-21页 |
| 2.1.3 非平稳时间序列 | 第21-22页 |
| 2.1.4 模型识别 | 第22-23页 |
| 2.1.5 模型诊断 | 第23页 |
| 2.1.6 ARIMA预测 | 第23-24页 |
| 2.2 多元时间序列 | 第24-30页 |
| 2.2.1 向量自回归时间序列VAR | 第24-27页 |
| 2.2.2 向量移动平均时间序列VMA | 第27-29页 |
| 2.2.3 向量自回归移动时间序列VARMA | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 生产安全较大事故数据描述 | 第31-39页 |
| 3.1 数据源和预处理 | 第31-33页 |
| 3.2 数据可视化 | 第33-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 生产安全事故一元时间序列分析研究 | 第39-52页 |
| 4.1 生产安全事故数据建模及预测 | 第39-47页 |
| 4.1.1 生产安全事故建模 | 第39-45页 |
| 4.1.2 ARIMA预测趋势 | 第45-47页 |
| 4.2 预测模型比较 | 第47-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 生产安全事故二元时间序列分析研究 | 第52-65页 |
| 5.1 二元时间序列建模 | 第52-60页 |
| 5.1.1 生产安全事故二元数据 | 第52-55页 |
| 5.1.2 二元时间序列建模VAR建模及预测 | 第55-57页 |
| 5.1.3 二元时间序列建模VARMA建模及预测 | 第57-60页 |
| 5.2 模型比较及预测 | 第60-61页 |
| 5.3 生产安全事故预防防范 | 第61-63页 |
| 5.3.1 重视对生产安全事故预测 | 第62页 |
| 5.3.2 加强安全监督管理 | 第62-63页 |
| 5.3.3 加强安全人员培训 | 第63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文的主要工作与总结 | 第65-66页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录R 语言程序代码 | 第70-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第87页 |
