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。     

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.     

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。     

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.     

灰色理论在交通事故预测的应用

采用GM(1,1)模型对重庆市高速公路重特大交通事故次数进行预测。在定性分析的基础上,把握原始数据的发展趋势,进而定义适当的序列算子,对算子作用后的序列建立GM(1,1)模型。通过预测结果的精度检验,可以说明:适当的序列算子可以提高预测精度。这一方法简单实效,可供参考。     

道路交通事故预测中的灰色预测GM(1,1)模型

针对交通事故发生的特点，探讨了灰色模型GM(1，1)在道路交通事故预测中的具体应用，介绍分析道路交通事故的灰色性的基础上，建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测，其结果是可信的。GM(1，1)模型是最常用的一种灰色模型，它对于“不确定问题”的研究的主要意义是通过信息覆盖，构造生成序列的手段来寻求现实现象中存在的规律，可以相对减少对历史数据的依赖性和“少数据建模”的特点。它尤其适合于交通事故预测这样“小样本”的随机不确定问题。     

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.     

基于灰色马尔科夫链模型的交通事故预测

以灰色GM(1,1)模型为基础,结合马尔科夫链模型建立灰色马尔科夫链模型GM(1,1),对灰色GM(1,1)模型的预测结果进行误差修正,并利用乌鲁木齐市交通事故的历史数据对2014~2016年的交通事故伤亡人数进行预测。结果表明:当利用灰色马尔科夫链GM(1,1)模型时,平均相对误差从单一GM(1,1)模型的4.32%降到1.67%,误差减少2.65%,预测结果更加可靠,能够为乌鲁木齐市采取有效措施预防交通事故的发生,提供可靠理论依据。     

基于灰色理论的海上事故致因分析

简述灰色理论的基本原理和流程,应用综合关联度分析海上事故致因与事故的关系,并通过比对统计方法找出了影响较大的几个致因,较客观实际地反映了致因的规律.     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

公路货运价格预测的马尔科夫模型分析

在分析货运价格的波动特征的基础上,认证运价指数符合马尔柯夫过程的条件。利用二状态一阶马尔柯夫过程对2007年1月～2008年6月全国公路货运价格指数的变动进行刻画,利用马尔柯夫链预测对2008年7月～10月的指数进行区间预测,其实际值基本落入预测区间。从而检验了马尔柯夫链预测方法的可靠性。研究结果可以为科学制定运输规划提供良好的参考和借鉴。     

基于无偏灰色马尔科夫模型的客流量预测

为合理制定城市轨道交通列车开行方案,同时为城市轨道交通公安机关布置警力提供科学依据,采用无偏灰色马尔科夫模型进行客流预测。分析灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的基本特点,在此基础上构建马尔科夫模型。以郑州地铁1~#线2017-02-03—02-18每日客流量为基础,分别利用无偏灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型计算客流量,并对预测结果进行检验对比。结果表明:马尔科夫模型较无偏灰色模型对客流量的预测精度提高54%。利用马尔科夫模型对未来3d的客流量进行预测,预测结果符合城市轨道交通客流的实际情况。     

灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。     

客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较

基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点.     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.