交通事故多层递阶预测方法研究

针对当前普遍采用的交通事故预测方法存在预测结果误差较大的现象．有必要将多层递阶预测方法应用到交通事故预测中,建立起交通事故多层递阶预测模型,以减小事故预测的误差,提高交通事故预测的精度。     

道路交通事故死亡人数预测模型的研究

目前，我国道路交通事故死亡人数不仅占据国内各类安全生产事故死亡人数的绝对数，而且已居世界首位。2005年，全国各类安全生产事故死亡126760人，其中道路交通事故死亡98738人，约占总数的77．9％；2006年，全国各类安全生产事故死亡112822人，其中道路交通事故死亡89455人，约占总数的79．3％。公安部刘金国副部长在2007年3月26日召开的全国道路交通安全工作部际联席会议第三次会议上发言指出，研究建立科学考核体系，[第一段]     

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。     

道路交通事故宏观预测模型

道路交通安全已成为全社会普遍关注的问题,为了对中国未来的交通安全形势作出科学准确的预测,分析了中国道路安全状况的评价指标和主要影响因素,以交通事故死亡人数作为评价指标（输出变量）,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量（影响因素）,建立了基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型和BP神经网络预测模型．模型的训练利用1978～1998年的道路交通事故数据为样本;模型的检验利用1999～2004年的道路交通事故数据进行检验．模型对未来年份的死亡人数进行了预测．预测结果表明：基于遗传算法的神经网络模型比BP神经网络预测精度较高,网络泛化能力强;得出2010年和2020年中国的道路交通事故死亡人数值分别为13．9万人和16．7万人．     

道路交通事故和道路安全管理

道路交通安全的全球性课题 自汽车发明以来，全世界道路交通事故的死亡人数已逾3000万．比同期战争死亡人数还多。交通事故死亡人数占到非自然死亡人数的1，4左右。道路交通伤害主要影响弱势的道路使用者，包括贫困人群。半数以上的车祸死亡者是15～44岁的青壮年。据估计，道路交通伤害的经济损失在低收入国家约占国民生产总值（GNP）的1％，在中等收八国家为1．5％．在高收八国家为2％。     

道路交通事故和道路安全管理

道路交通安全的全球性课题自汽车发明以来,全世界道路交通事故的死亡人数已逾3000万,比同期战争死亡人数还多。交通事故死亡人数占到非自然死亡人数的1/4左右。道路交通伤害主要影响弱势的道路使用者,包括贫困人群。     

全国道路交通安全集中整治工作情况总结

8月20日至10月31日，全国公安交通管理部门以预防特大交通事散。为党的十七大胜利召开创造良好道路交通环境为目标，认真贯彻落实“8·16”、“8·29”和“9·26”电视电话会议精神，精心谋划、周密部署，全警动员、全力以赴，积极组织开展道路交通安全集中整治，取得显著成效，实现了“三个确保”：一是确保了十七大期间道路交通安全、畅通。大会期间，北京市区及周边主要道路没有发生长时间、大面积交通拥堵，代表驻地、会场周边道路交通秩序井然，民警执勤执法文明规范，执法形象良好，全国没有发生一次死亡10人以上特大事故。二是确保了“十一”期间全国道路交通安全形势平稳。节日期间，全国共发生道路交通事故5649起，造成1419人死亡，与去年同期相比分别下降25．3％、32．3％；各重点旅游城市和重点旅游景区道路交通秩序良好。三是确保了道路交通事故特别是特大事故大幅下降。集中整治期间，全国共发生道路交通事故59962起，造成15803人死亡、68930人受伤，直接财产损失1．84亿元，与去年同期相比，事故起数减少15762起、下降20.8％，死亡人数减少3951人、下降20％，受伤人数减少68930人、下降17．8％，直接财产损失减少1．02亿元、下降35．8％。其中，发生一次死亡3人以上事故249起，同比减少105起；发生一次死亡5人以上事故53起，同比减少6起；发生一次死亡10人以上特大事故4起，同比减少1起，为全年事故起数、死亡人数、万车死亡率实现“三下降”，一次死亡10人以上特大事故减少奠定了基础。工作中主要做到了“五个强化”：[编者按]     

农村公路交通事故预防对策

至2006年底，全国公路总里程达345．70万公里，其中农村公路（含县道、乡道、村道）的里程为302．61万公里。2006年，全国道路交通事故造成89455人死亡，其中城市快速路交通事故造成3868人死亡；高速公路交通事故造成6631人死亡；国道和省道上交通事故造成46872人死亡。农村公路交通事故死亡人数已占道路交通事故死亡总人数的35％以上，其交通安全形势不容乐观。[第一段]     

2013年上海道路交通事故简述

一、总体情况 2013年，全市共发生适用一般程序处理道路交通事故2叭l起，造成914人死亡、1458人受伤，事故起数、死亡人数、受伤人数同比分别下降10．82％、0．22％、28．98％（表1）。其中，生产经营性质道路交通事故造成272人死亡。     

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．     

道路交通死亡人数的灰色马尔可夫预测

将灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测既有灰色预测的优点,同时又有马尔可夫链的优点。通过对昆明城市的实际例子的计算,可以看到,在道路交通事故死亡人数预测中,灰色马尔可夫预测模型精确度比较好,有较好的预测结果。     

基于GM(1,1)模型的道路交通事故预测

道路交通事故的发生虽具有偶然性,但也可利用预测理论的方法加以预测。在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法来进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM(1,1)灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

Grey-Markov Model for Road Accidents Forecasting

IntroductionRoadaccidentsforecastingishelpfulforustofindoutthelawofroadaccidents ,andtoanalyzethetendencyofroadaccidentsunderexistingroadtrafficconditionsandtocontroltrafficsafety .Itisthebasisoftheevaluation ,planninganddecision makingofroadtrafficsafety…     

灰色马尔可夫模型在交通事故预测中的应用

采用传统灰色GM(1,1)模型预测道路交通事故这类随机性、波动性较大的数据,存在拟合较差、精度不足等问题。运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并建立灰色马尔可夫预测模型。将该模型应用于1998~2007年全国道路交通事故数据来预测2008年事故次数,结果表明采用该模型预测精度达到96.9%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果。     

基于遗传算法的流量差值预测模型

随着高速公路网络以及联网收费技术的发展,路网中心需对各收费站进出流量差异进行分析及预测.该文应用ELMAN神经网络,运用相关站点历史数据逼近的方法,建立了流量差值预测模型;运用遗传算法对神经网络进行优化.预测模型能基本反映流量差值的变化趋势.     

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%。     

道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型

针对现有道路交通事故预测方法在实际应用中的不足，引入多因素时间序列法，建立了道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型．该预测模型兼有单因素时间序列法和多元线性回归法两者的优点，通过单因素时间序列法可以方便、快捷地得出事故影响因素的预测值，而利用多元线性回归法可将各种事故影响因素综合起来，预测出道路交通事故总体发展趋势．实例计算证明，道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型能很好地适用于道路交通事故预测，同时具备了所需数据资料较少、建模简单、计算快捷等优点．     

��������������ĵ�·��ͨ�¹�Ԥ��

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

��ͨ����ʱԤ���������о�

交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.