【摘 要】
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为深度挖掘城市安全事故的变化规律,建立非线性GM(1,1)模型对其进行预测研究.以深圳市逐季度安全事故起数为研究对象,使用2016年第一季度至2018年第一季度安全事故起数进行模
【机 构】
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深圳市城市公共安全技术研究院,深圳,518046
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为深度挖掘城市安全事故的变化规律,建立非线性GM(1,1)模型对其进行预测研究.以深圳市逐季度安全事故起数为研究对象,使用2016年第一季度至2018年第一季度安全事故起数进行模型的数据拟合,利用2018年第二季度至第四季度安全事故起数检验模型的预测精度,并与传统GM(1,1)模型的模拟结果进行对比,以检验模型的有效性和准确性.结果 表明:非线性GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度更高,针对性和可操作性强,适用于预测城市安全事故的发生趋势.
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