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。     

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。     

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.     

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。     

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。     

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．     

道路交通事故次数组合预测模型

道路交通事故次数预测对于掌握未来交通安全状况,合理评价交通安全措施的可行性和实施效果具有十分重要的意义。利用我国道路交通事故次数的统计数据,分别采用灰色预测模型和历史序列拟合分析的方法建立事故次数的预测模型,针对两种模型的优缺点,采用相对误差倒数分配权重的方法建立组合预测模型,计算结果表明,组合预测模型在预测事故次数方面具有较高的稳定性和较好的预测精度,完全能够满足事故次数预测的要求。     

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。     

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。     

道路交通事故多因素分析

利用皮尔逊相关系数对影响道路交通事故的机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故等4项指标相关性进行了分析。结果表明:机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故总数、死亡人数及受伤人数具有显著的相关性。为进一步了解机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故4项指标的相关程度的大小,找到与4项指标相关度最高的机动车驾驶员违法行为,并提出了一种改进灰色综合关联度模型对其关联度进行了分析。结果表明:驾驶员无证驾驶违法行为与道路交通事故总数、受伤人数及直接经济损失的灰色综合关联度最高;未按规定让行违法行为与交通事故死亡人数的灰色综合关联度最高;逆向行驶、违法超车及超速行驶的与道路交通事故4项指标的灰色综合关联度也都很高。因此,在进行道路交通事故防治时,应重点减少驾驶员无证驾驶、未按规定让行、逆向行驶、违法超车及超速行驶违法行为的发生,从而有效地减少道路交通事故的发生及其带来的损失。