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。     

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.     

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.     

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%。     

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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.     

交通事故易发路段的识别及速度控制

我国道路交通事故频发,造成极大的经济损失和不良的社会影响。在对国内外交通事故多发路段识别方法分析的基础上,总结分析交通事故易发路段的识别方法以及速度控制措施。该研究可为道路交通事故预测预防提供依据。     

模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用

模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力.本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故.运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法.理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性.     

道路交通事故的灰色马尔科夫预测模型与算法

将灰色模型与马尔科夫链结合,建立了针对道路交通事故预测的灰色马尔科夫模型.既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势.在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计.用我国道路交通事故次数的数据进行预测验证.结果表明.灰色马尔科夫链模型能很大的提高预测的精度和效果,符合实际要求.     

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.     

高速公路路网环境事故影响范围预测方法

基于高速公路交通事故状态下交通流影响特征,对交通波理论在交通事故影响传播分析领域的传统应用方法进行修正。首先,分析高速公路交通事故形成的车道交通波在事发位置上游路段影响传播情况,并提出相应的交通事故影响范围预测方法;然后,将路段环境下的交通事故影响传播分析方法延伸应用到考虑汇入、汇出车流的路网环境,分析高速公路交通事故在上游主线、上游入口匝道及其衔接道路、上游出口匝道及其衔接道路上的影响传播过程,建立高速公路交通事故影响范围预测流程;最后,提出高速公路路网环境下交通事故影响范围预测方法。     

Grey-Markov Model for Road Accidents Forecasting

IntroductionRoadaccidentsforecastingishelpfulforustofindoutthelawofroadaccidents ,andtoanalyzethetendencyofroadaccidentsunderexistingroadtrafficconditionsandtocontroltrafficsafety .Itisthebasisoftheevaluation ,planninganddecision makingofroadtrafficsafety…     

Forecasting Technology of National-Wide Civil Aviation Traffic

The long-term forecasting of national-wide civil aviation traffic provides basis for the airspace project planning. A gray combination forecasting model is put forward based on the GM (1, 1) forecast model and least squares principle. With the historical data analysis of the national-wide air traffic from the year 1985 to 2008, the forecasting applicability is examined with three different methods, such as the time series forecasting, regression forecasting and neural-network forecasting. After analyzing the characteristics of Chinese national-wide civil aviation traffic data and contrasting forecasting result, the gray combined forecasting model produces the best effect among these forecasting models.     

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。     

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全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度,以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求,笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关,提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型.     

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。     

道路交通事故多层递阶预测方法

针对道路交通系统动态时变的特点，用多层递阶预测方法，建立了道路交通事故的多层递阶预测模型．将事故预测分解成对时变参数的预测和在此基础上对道路交通事故未来状态的预测两部分，通过对时变参数的精确预测提高事故预测精度．以1989—1999年我国某省道路交通死亡人数为原始数据建模，模拟结果显示，对2000-2001年的预测结果和实际道路交通死亡人数之间的平均误差为5．8％．