基于ARIMA和LSTM模型的建筑安全事故预测

作者：徐虎博; 史东辉^*

来源：软件工程, 2023, 26(03): 9-14.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2023.003.003

• 时间序列
• ARIMA模型
• LSTM模型
• 建筑安全事故
• 预测

研究比较差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model，简称ARIMA)与长短期记忆神经网络(LongShortTermMemory,LSTM)模型在建筑安全事故预测中的效果。采用2012—2018年全国建筑安全事故快报数据训练ARIMA及LSTM模型，并对全国每年、每月发生的建筑安全事故次数进行预测，使用RMSE和MAE作为评价指标对比两种模型的预测准确率。ARIMA(1,1,0)模型和LSTM模型的RMSE、MAE值分别为8.1318、6.5911和16.4341、14.5534。结果表明，ARIMA模型比LSTM模型更适于预测建筑安全事故发生次数。

• 单位
  安徽建筑大学