事故時間序列預測法

事故時間序列預測法是指一組按時間順序排列的有序數據序列。時間序列預測，是從分析時間序列的變化特徵等信息中，選擇適當的模型和參數，建立預測模型，並根據慣性原則，假定預測對象以往的變化趨勢會延續到未來，從而作出預測。該預測方法的一個明顯特徵是所用的數據都是有序的。

基本介紹

• 中文名：事故時間序列預測法
• 外文名：The accident of time series forecasting method
• 屬性：有序數據序列
• 環境：分析時間序列的變化特徵等信息

移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法、周期預測法、自回歸AR（n）等為典型的時間序列預測方法。這類方法預測精度偏低，通常要求研究系統相當穩定，歷史數據量要大，數據的分布趨勢較為明顯。