道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上，引入马尔可夫链预测理论，建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点，模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响，拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明：道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1，1)模型预测精度，模型可以用于道路交通事故预测。     

全国道路交通事故预测

研究表明,充满复杂性和随机性的道路交通事故具有灰色性。文中介绍了灰色预测的理论方法,运用灰色系统理论对交通事故进行分析。通过对交通事故死亡人数原始数据进行处理,得到新的生成数序列,据此建立白化微分方程,给出交通事故中死亡人数的预测模型,用相对残差、级比偏差值和后验差法对模型进行检验。结果表明,模型预测精度高,与实际数据相吻合;并运用该模型预测了之后4年的交通事故总数、死亡人数及受伤人数,以便于交通部门、公安部门和道路设计规划部门有针对性地对交通事故实施治理,减少交通事故发生。     

道路交通事故的多元线性回归分析与预测

本文应用多元分析方法结合社会发展状况，分析了交通事故的基本情况和建立了回归模型，对可交通事故基本情况和发展趋势做出估计，为交通安全治理提供科学方法。     

道路交通事故经济损失灰色预测模型

阐述了我国交通事故造成经济损失的状况,引入灰色预测模型,对利用此模型预测交通事故经济损失的可行性进行了分析。基于历史数据,对未来几年的事故经济损失状况进行预测,并对模型精度进行检验。     

基于干预分析技术的交通事故灰色预测模型研究

加强对交通事故预测技术的研究,以便根据交通事故未来趋势变化提出有针对性的预防措施。在北京市交通事故数据的基础上,提出利用干预分析技术对传统的灰色预测模型进行修正,提高在政策干预等特殊事件影响下交通事故的预测准确度,为交通事故预防提供科学的依据。     

交通事故时间序列预测方法研究

从交通事故信息特征研究入手，将交通事故时间序列分解为：趋势变动，循环变动，季节变动和随机变动，构造了交通事故时间序列预测模型。     

基于多因子关联分析的道路交通事故灰色预测模型研究

基于灰关联分析,对道路交通事故的影响因子进行预处理,建立了基于多因子关联分析的道路交通事故GM(1,N)预测模型。对哈尔滨市1994年~2004年的道路交通事故进行实例分析,预测结果表明GM(1,N))模型的预测精度高于GM(1,1)模型及多元线性回归模型。该模型克服了GM(1,1)模型对于波动性较大的非平稳数列预测精度低的缺点,该模型具有简单、有效、预测精度高的特点。GM(1,N)模型是一种动态数据处理方法,且不会出现量化分析与定性分析结果矛盾的现象,能够很好的反映交通事故的未来发展趋势。     

基于时间序列和灰色模型的交通事故预测

利用时间序列和灰色模型理论,针对北方某城市的交通事故统计数据,分别建立了自回归移动平均模型及灰色模型,并对各模型进行了步长为12的预测。通过模型对比发现：2个模型的预测绝对误差分别为23.95%和54.32%,且对于具有季节周期性特点的序列,自回归移动平均模型的预测结果与实际观测值比较吻合,说明自回归移动平均模型比灰色模型更能充分挖掘历史信息以减少预测误差,并反映数据的周期性变化,具有良好的适用性。     

交通仿真技术在交通事故研究中的应用

交通事故研究对于个人和整个社会都具有重要意义。简述了交通问题的研究方法,并以仿真软件TSIS中的FRESIM模型,分析研究高速公路中的事故黑点对交通特性及环境的影响。另外,通过采用不同的管理措施,进行事故间接经济损失分析。     

交通仿真技术在交通事故研究中的应用

交通事故研究对于个人和整个社会都具有重要意义.简述了交通问题的研究方法,并以仿真软件TSIS中的FRESIM模型,分析研究高速公路中的事故黑点对交通特性及环境的影响.另外,通过采用不同的管理措施,进行事故间接经济损失分析.     

应用痕迹检验鉴定交通事故的方法及优化策略探究

现代社会经济背景下,我国构筑了更完善的交通网络,人们出行时往往都会使用各类交通工具(如:汽车、电动车等),然而频频发生的交通事故问题,对人们生命财产安全构成了巨大威胁.交通事故中,当事人的利益与处理工作存在密切联系,在鉴定交通事故时引入痕迹检验,在检验现场痕迹的基础上完成事故发生过程与结果的判断,能将必要的依据供于后续...     

用于交通事故分析的汽车碰撞计算机模拟方法

应用非线性有限元结构分析软件对多种轿车正面碰撞的过程进行了计算机模拟.给出位移、速度、加速度、能量等特征参数的基本规律.指出汽车正面碰撞的变形与速度的关系为抛物线方程和轿车的分类方法,并给出其实用方程.将其应用于交通事故分析,为交通事故责任认定提供了理论依据.     

道路交通事故痕迹鉴定的方法及建议

近年来,在我国机动车保有量持续增加、国家道路交通基础设施日益完善的背景下,为群众的出行、交通带来了较大的便利,但是在此背景下我国道路交通事故呈现出急剧的增长,产生了较大的负面影响.在开展道路交通事故痕迹鉴定的过程中,想要得到精准、有效、科学的结果,那么则需要充分的运用到各科知识与理论,不难看出近年来国内道路交通事故痕迹...     

处理道路外交通事故的相关问题及对策分析

公安机关交通管理部门在办理道路外交通事故时,要同处理道路交通事故一样,通过事故现场调查,最后出具《道路交通事故认定书》或《道路交通事故证明》,交强险及道路交通事故社会救助金对道路外交通事故同样适用。在事故现场调查过程中,可以根据需要采取行政强制措施,但涉及与道路外交通事故有关的"违法"行为的行政处罚及追究刑事责任方面已超出公安机关交通管理部门的职权范围,应当及时移送有关部门处理。     

道路交通事故的时间分布

近年来我国交通基础设施的建设发展迅速,然而道路交通事故也在不断上升。根据2000年和2001年全国100多万起交通事故资料,采用χ2检验和系统聚类法对事故次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失的时间分布进行详细地分析,结果表明,事故的分布与时间有密切的关系。     

不可忽视交通事故"五多"现象

近几年,交通事故呈大幅上升趋势.掌握交通事故的发生规律,有针对性地采取得当的防范措施,对减少交通事故极为有利.现将交通事故发生的"五多"现象,剖析如下:     

诱发道路交通事故的关键因子分析方法研究

为探究造成道路交通事故的关键成因,对道路交通事故的主要影响因素进行了多因致果集中分析,构建了涵盖机动车驾驶入、非机动车驾驶人、行人及乘车人、道路环境、意外的道路交通事故成因指标体系,运用因子分析法对指标体系进行降维处理,得到了造成道路交通事故的关键因子,进而提出了道路交通事故关键因子分析步骤.以我国2006~2012年全国道路交通事故统计为例,对原有38个相关联评价指标进行综合分析,结果表明:道路交通事故的关键成因是机动车非法行驶与停靠致因因子(贡献率57.34%)、交叉口与路段非法穿越道路致因因子(贡献率23.12%)和道路设施不健全与交通工具故障致因因子(贡献率12.58%)三方面.     

A Novel Method to Predict Traffic Features Based on Rolling Self-Structured Traffic Patterns

In this study, a novel method is proposed to predict the traffic features in a long freeway corridor with a number of time steps ahead. The proposed method, on the basis of rolling self-structured traffic patterns, utilizes the growing hierarchical self-organizing map model to partition the unlabeled traffic patterns into an appropriate number of clusters and then develops the genetic programming model for each cluster to predict its corresponding traffic features. For demonstration, the proposed method is tested against a 110-km freeway stretch, on which 48 time steps of 5-min traffic flows are predicted (i.e., a 4-h prediction). The prediction accuracy of the proposed method is compared with other models (ARIMA, SARIMA, and naive models) and the results support the superiority of the proposed method. Further analyses indicate that applications of the proposed method to larger scale freeway networks require sufficient lengths of observation to acquire enough traffic patterns for training and validation in order to achieve higher prediction accuracy.