目的 基于某省历年工伤发生人数，构建X-12-ARIMA-BP模型对某省铁路企业工伤发生人数进行预测，提高其工伤事故管理能力。方法 基于某省铁路企业2011年第1季度至2020年第3季度的工伤发生人数数据，利用X-12-ARIMA模型以及BP模型对该企业工伤发生人数进行拟合预测。根据X-12-ARIMA模型对铁路企业工伤发生数的预测值和BP对误差的预测值，建立X-12-ARIMA-BP模型，对比三种模型的均方根误差(RMES)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)评价指标，选择最优模型，最后运用该模型对某省铁路企业工伤人数进行预测。结果 X-12-ARIMA-BP模型的RMSE、MAE和MAPE值分别为0.4205、0.2648、1.8719%,优于X-12-ARIMA模型的2.2627、1.8361、11.9141%和BP神经网络模型的1.8590、1.5194、11.9709%,因此X-12-ARIMA-BP模型的预测精度最高，是预测该铁路企业工伤发生人数的最佳模型。通过该模型对铁路企业2021—2023年每季度的工伤发生人数进行预测，结果显示，2021—2023年该企业工伤发生趋势总体平稳。结论 X-12-ARIMA-BP模型是预测该省铁路企业工伤发生人数的最优模型。