基于组合预测理论的交通事故预测研究

提出一种适用于道路交通事故预测的组合预测模型。实例计算分析表明组合预测比单一预测技术的预测效果更好,在交通事故的预测问题方面具有一定的应用价值。     

基于离消度和IOWA算子的组合预测模型

引入诱导有序加权平均(IOWA)算子,建立以离消度为准则的变权组合预测模型。通过对粮食产量数据进行预测,依据绝对百分比误差和均方根误差对3种不同的组合模型预测结果进行比较。结果表明:文中提出的基于离消度和IOWA算子的组合模型能够提高样本的预测精度,在实际预测中是可行有效的。     

道路交通事故次数组合预测模型

道路交通事故次数预测对于掌握未来交通安全状况,合理评价交通安全措施的可行性和实施效果具有十分重要的意义。利用我国道路交通事故次数的统计数据,分别采用灰色预测模型和历史序列拟合分析的方法建立事故次数的预测模型,针对两种模型的优缺点,采用相对误差倒数分配权重的方法建立组合预测模型,计算结果表明,组合预测模型在预测事故次数方面具有较高的稳定性和较好的预测精度,完全能够满足事故次数预测的要求。     

我国道路交通事故近期发展预测

建立基于灰色预测模型、非线性回归预测模型的交通事故次数的组合预测模型,对我国未来5年的交通事故次数进行了预测。从模型预测的结果来看,我国交通事故次数在未来几年将会保持下降的趋势。     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究

为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自回归差分移动平均(ARIMA)模型捕捉时间序列数据中的线性时序特征,使用长短时记忆神经网络(LSTM)模型拟合预测残差序列中的非线性时序特征,建立了基于ARIMA和LSTM的高速公路交通事故组合预测模型,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)值作为模型的评估指标。结果表明：ARIMA-LSTM组合预测模型各项指标的预测精度均优于单一的ARIMA模型,其中“死亡人数”组合模型改善效果显著,其RMSE与MAPE值相较于ARIMA模型分别改善了55.83%和54.80%;“事故数量”组合模型的RMSE和MAPE相较于ARIMA模型改善了23.15%、23.29%。     

基于遗传优化支持向量机的交通事故预测

针对道路交通事故的预测问题,引入基于遗传优化支持向量机算法建立交通事故预测模型。利用遗传算法寻找支持向量机的最优参数组合,并用最优参数构建相应的支持向量机预测模型。仿真计算结果表明,基于遗传算法优化支持向量机模型优于传统的SVM模型,从而可以更有效地对道路交通事故进行预测。     

基于FGM-SVR组合模型的港口吞吐量预测

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于分数阶累加GM(1,1)预测模型FGM(1,1)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的组合预测模型进行港口吞吐量的预测。首先,分别运用FGM(1,1)模型和SVR模型对吞吐量进行预测;然后,针对传统组合模型赋权不能兼顾各单项模型在各时点预测能力强弱的问题,提出基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging, IOWA)算子的赋权方法进行组合预测;最后,以重庆港2005—2020年港口货物吞吐量为数据样本进行实例验证,分别使用FGM(1,1)模型、SVR模型和赋权后的组合模型进行港口吞吐量预测,并比较3种模型的预测精度;最后,分别使用这3种模型对2021—2024年港口吞吐量进行了预测。研究结果表明：基于IOWA组合预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均明显小于各单一预测模型。该组合模型可以为港口吞吐量预测提供一种新的方法。     

残差灰色预测模型在交通事故预测中的应用

交通事故预测是交通安全研究的重要分支,是提高道路交通安全管理水平的基础。针对道路交通事故的预测问题,以灰色预测模型为基础,建立残差灰色预测模型对交通事故进行预测。结果表明：残差灰色预测模型预测结果的平均相对误差比基本灰色预测模型降低了63．13％。实践证明该模型具有简便实用、预测精度高的优点。     

组合预测模型在交通量预测中的应用

对当前组合预测模型进行分析,在已有交通量预测模型的基础上,建立基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解各单一预测模型的最优权重系数。实测数据验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型具有更高精度,组合方法为交通量预测提供一种可靠而有效的新途径。     

我国交通安全预测与分析

针对目前我国严峻的交通安全问题,根据1983年以来交通系统人一车一路中相关数据按照多元统计方法建立了我国交通安全模型,揭示出交通安全中交通事故发生量、死亡人数同驾驶员人数、汽车保有量、公路里程、GDP之间的定量关系,分析了影响交通安全的其他因素,预测出未来我国交通事故先增加后减少以及交通事故死亡人数下降的趋势,并对预测结果进行了相应分析．     

基于改进灰色预测法的乌鲁木齐市道路交通事故预测

交通事故预测是交通安全研究的重要内容,是提高道路交通安全水平的基础。为研究乌鲁木齐市道路交通事故发展趋势,在分析交通事故灰色特性的基础上,以乌鲁木齐市道路交通事故统计资料为基础,运用改进的灰色预测模型进行交通事故伤亡人数预测。结果表明,改进的灰色预测模型比传统灰色预测模型精度提高了74.98%。     

通州市道路交通事故预测

利用江苏省通州市交警大队提供的交通事故数据资料,运用灰色系统预测模型法和多元线性回归预测法对其进行分析研究和预测,预测结果对加强苏省通州市的安全管理、改善其道路交通安全状况有一定的理论意义和实用价值.     

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交通事故预测对于提高交通安全管理水平具有重要意义,通过对传统交通事故预测方法的对比分析,提出了基于模糊逻辑的城市道路交通事故预测模型,并结合哈尔滨市133条主次干道的交通及交通事故数据对模型进行了训练及检验,最终确定了含有41条有效模糊控制规则的模糊逻辑预测模型。模型检验结果表明,应用模糊逻辑预测模型预测得到的事故数与实际事故数之间有很好的对应关系。因此,采用模糊逻辑理论进行道路交通事故预测具有一定的可行性。此外,依据模糊逻辑事故预测模型提出了安全改进因子的概念,可据此查明高风险道路上的突出事故影响因素,从而为改善交通安全提供合理建议。     

1基于灰色SCGM（1，1）b模型的道路交通事故短期预测分析

在综合研究已有经验的基础上,将灰色系统的SCGM（1,1）b模型应用于全国道路交通事故短期预测研究。通过对比验证,预测结果较为理想,表明该模型可以作为交通事故预测的一种有效手段,可为交通管理部门提供可靠的决策依据。     

道路交通事故死亡人数预测模型

为了对中国未来的交通安全形势做出科学预测,分析了中国道路交通安全状况的评价指标和主要影响因素,建立了以机动车保有量、人口、公路里程、客货运输周转量和国家控制力度为参数的道路交通事故死亡人数预测模型,并对1991～2004年各年的死亡人数进行了计算和未来年份死亡人数进行了预测。预测结果表明:预测模型精度高,平均预测误差为3.9%;得出2010年和2020年中国道路交通事故死亡人数的预测值分别为14万人和17万人,死亡人数由上升转为下降的转折点出现时间约在2010年到2015年之间。     

道路交通事故的灰色预测与黑点分析

以某市区为研究对象,分析该市区人口密度较高的三个区域交通事故现状,首先利用灰色预测法建立道路交通事故GM（1,1）灰色预测模型,对未来几年市区道路交通事故数进行预测;然后根据道路交通安全影响因素,研究市内三个区域交通事故黑点分布;最后基于人、车、道路、环境综合影响分析,结合事故类型和易发地点判定,找出道路交通事故黑点产生的原因,并根据具体情况提出相应防治措施,以期为城市交通安全管控提供依据．     

考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型 融合动态预测方法

研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控 策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型, 预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均 值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹 数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对 航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用 价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.     

道路交通事故的神经网络预测方法研究

指出了预测对道路交通安全性的重要意义以及传统预测方法存在的缺陷;运用神经网络建立时间序列的道路交通事故预测方法,克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处。分析表明, 该方法的预测精度较高。