基于ARIMA-BiLSTM 的散装水泥运输车事故预测研究

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摘要：为了提升散装水泥运输车在运输过程中的交通安全性，文章基于浙江省2019至2021年的47757条散装水泥运输车出险数据，构建了一个结合了自回归积分滑动平均（ARIMA） 模型和双向长短期记忆网络（BiLSTM） 的混合预测模型。首先，通过ARIMA模型分析时间序列数据，识别事故数量和理赔金额的趋势，并提取预测残差。（剩余225字）

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