李心仪，叶佳欣，林爽，端木呈瑶，吕丹，方晓伟

（湖州师范学院理学院，浙江 湖州 313000）

0 引言

道路交通伤害是不容忽视的公共卫生问题，因其对公民的人身安全造成一定程度上的威胁，且对经济和潜在减寿年数有着极大的影响。随着社会的发展，机动车成为生活中不可或缺的交通工具，这意味着道路交通伤害需加大关注，以减少道路交通伤害所带来的经济损失与人员伤亡。故本次研究从浙江省的道路交通事故死亡人数来评估道路交通伤害。时间序列的理论中能够预测模型和数据来预测未来数据的一定的走向，很多学者将此理论运用到研究中，例如黄旻浩运用ARCH等模型对股票价格走势进行预测[1]；赵伟霖等学者基于ARMA模型对南阳市CPI进行了预测[2]；彭振仁等学者基于ARIMA模型对南宁市道路交通伤害进行了预测。本文通过收集2004-2019年的浙江省的道路交通事故死亡人数[3]，并采用AMRA模型来预估未来的事故死亡人数[4]。

1 ARMA的模型原理

ARMA模型[5]，是众多时间序列预测分析方法的一种，又称自回归移动平均模型模型，其中ARMA模型又可以分为三个模型，AR模型（自回归模型），MA模型（滑动平均模型），ARMA模型。可以根据自相关系数的拖尾或截尾，偏自相关系数的拖尾或截尾情况进行选择适当的模型。

1.1 AR模型

如公式所示，该公式为p阶自回归模型,又可以简记为AR(p)：

且通常将AR(p)记为：

1.2 MA模型

如公式所示，该公式为q阶移动平均模型,又可以简记为ma(q)：

且通常将ma(q)记为

1.3 ARMA模型

如公式所示，该公式为回归平均移动模型,又可以简记为AR(p)：