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。     

基于灰色理论的铁路客货运量预测研究

运用灰色系统理论,以全国铁路1996-2005年客货运量数据为基础,建立了基于改进的灰色理论的影子响应GM(1,1)模型,Dynamic GM(1,1)模型,修饰型残差GM(1,1)预测模型.并采用后验差检验对三种模型的拟合精度进行了检验,从而给出了每一条铁路干线所适合的最佳预测模型,使得决策者能够灵活地根据具体问题选择相应的预测模型,避免了单一模型对不同铁路干线预测结果出现波动和失真的不足.同时用等维灰数递补法预测2007年的客货运量.进而对管理决策人员作出科学,合理的决策提供了理论依据.     

基于MATLAB的灰色拓扑在交通事故预测中的应用

针对道路交通安全的严峻形势,利用灰色拓扑预测的理论方法,对福建省交通事故死亡人数进行了分析预测,并利用MATLAB程序实现。在对福建省108个月（2005年1月-2013年12月）交通事故死亡人数分布特征分析的基础上,选定一组阈值,根据阈值建立相对应的GM（1,1）模型组,利用模型组对未来可能出现的阈值范围内的年月份进行预测。经检验,模型组精度等级良好,该方法具有一定的实用性和可靠性,可供交通部门参考。     

灰色GM(1,1)模型在城市客运量预测中的应用

客运量集中反映了城市社会经济发展对交通运输的需求,它的发展程度受到许多因素的制约,具有一定的不确定性。利用灰色预测模型结合天津市历年来客运量资料进行预测,并与其他预测方法得到的结果进行比较,以期得到较精确的数据,为下一步规划服务。     

基于灰色系统理论的广东省交通事故预测

针对广东省道路交通事故统计信息少和内部发生机理复杂的特点,文章在分析广东省道路和交通安全现状的基础上,利用灰色系统理论,构建广东省交通事故GM(1,1)预测模型.根据广东省2007-2011年的交通事故统计数据,对未来短期内广东省发生的交通事故数和伤亡人数进行预测,经检验模型预测精度较好.     

用灰色马尔可夫模型预测水上交通事故量

灰色GM(1,1)是一种水上交通事故量预测模型．这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测．马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题．本文将两模型结合,形成一个灰色马尔可夫预测模型．按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高．文中给出两个例子,算例证明了谊模型的诸多优点．     

道路交通事故灰色预测模型的建构与应用研究

分析了我国当前交通安全形势的严峻性,说明了道路交通事故预测技术的重要性.在对比两种传统的交通事故预测模型的基础上,分析了灰色模型在交通事故预测中的优越性,并构建GM(1,1)对道路交通事故量进行了预测,结果证明是可信的.     

灰色系统理论在过坝运量预测中的应用

为了解决复杂的过坝客货运量预测问题,基于灰色系统理论中的GM(1,1)模型对过坝运量预测建立灰色模型,并利用该模型对乌江银盘枢纽过坝运量进行预测,结果表明利用灰色系统理论方法对过坝运量进行预测是可行的,具有较高的可信度.     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

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。     

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。     

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。     

改进的道路交通安全灰色聚类评价方法

传统的灰色聚类评价方法在确定灰类白化值时,由于受到样本数据的约束,使得评价只是在样本范围内进行比较,没有真正达到评价的目的。针对这一不足,对传统的灰色聚类评价方法进行改进,通过确立合理有效的评价指标体系,并通过相关规范标准确定灰类白化值,改变传统方法确立灰类白化值的模式,以获得一个更加合理的评价标准,使评价结果更加准确、合理。改进的灰色聚类评价方法有理论依据、算法简单、可操作性强,评价结果能更好的反映道路交通安全状况。将该方法用于3个城市的道路交通安全评价,取得了良好的效果。     

灰色系统理论在私人汽车需求预测中的应用

运用灰色系统理论,建立我国私人汽车需求的灰色预测模型,并对我国私人汽车需求进行预测,从预测结果来看,其与实际值差别较小,这表明该模型具有较高的可靠性和实用性,对我国的汽车工业与交通行业的发展能够起到一定的导向作用.     

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

利用模糊集合理论评价道路交通安全

针对我国道路交通安全宏观评价方法均存在一定的利弊而建立新型评价模型面临着种种困难的形势,经实例计算证明,利用模糊集合理论是解决此类问题的可能出路。     

基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析

对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

基于灰色理论的船舶避碰行动评价

分析灰色评价方法的优越性,并建立避碰行动评价相关数学模型和评价指标体系,最终阐述了基于多层次灰色综合评价理论进行避碰行动评价步骤.该方法具有一定的有效性和实用性.