Estimating Accident-Related Traumatic Injury Rate by Future Studies Models in Semnan Province, Iran
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 47
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_HDQ-3-4_004
تاریخ نمایه سازی: 27 آذر 1402
چکیده مقاله:
Background: Any accident is a disturbance in the balance between the human system, vehicle, road and environment. Future prediction of traumatic accidents is a valuable factor for managers to make strategic decisions in the areas of safety, health and transportation.
Materials and Methods: In this study, by using Grey Model (GM) (۱.۱), Rolling Grey Model (RGM), Fourier Grey Model (FGM) (۱.۱), survival modification model, ARIMA time series, harmonic pattern and statistical data, the number of traffic injuries referred to forensic medicine centers in Semnan Province between ۲۰۱۷ and ۲۰۲۰ were predicted based on the number of traffic injured in Semnan Province from March ۲۰۰۹ and March ۲۰۱۶ .
Results: The mean absolute error percentage for the GM (۱.۱), RGM (۱), FGM (۱.۱), survival model, ARIMA and harmonic models were ۰.۹۹۴, ۰.۰۸۲, ۰.۰۹۱, ۰.۱۰۵, ۰.۰۵, ۰.۱۱, respectively, indicating a greater accuracy of the ARIMA method, compared to the other methods. The number of road traffic injuries in Semnan Province is decreasing and will reach ۴۰۵۲ in ۲۰۲۰.
Conclusion: ARIMA model is the best method of the future studies model for the number of injured patients referred to the forensic medicine centers in Semnan Province compared to other studied methods. Future studies model shows that the injuries caused by accidents in the province of Semnan are decreasing
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nabi Omidi
Department of Management, ،Tehran Branch, Payame Noor University, Tehran, Iran.
Mohammad Reza Omidi
Department of Industrial Engineering, North Tehran Branch, Payame Noor University, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :