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基于移动优化灰色马尔科夫的道路交通事故预测

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数学的实践与认识 2020年第18期50卷 296-302页

作者：桑惠云谢新连张萌萌孙广林山东交通学院交通与物流工程学院山东济南250300 大连海事大学综合运输研究所辽宁大连116026 公安部道路交通安全研究中心道路安全研究室北京100062

针对事故预测精度受预测数据时效性影响问题,引入移动优化策略,建立移动优化灰色马尔科夫动态预测模型.用灰色预测来揭示道路交通事故发展变化趋势,通过马尔科夫预测发掘状态间的转移规律,从而提高随机性时间序列的预测精度.案例分析表... 详细信息

针对事故预测精度受预测数据时效性影响问题,引入移动优化策略,建立移动优化灰色马尔科夫动态预测模型.用灰色预测来揭示道路交通事故发展变化趋势,通过马尔科夫预测发掘状态间的转移规律,从而提高随机性时间序列的预测精度.案例分析表明,提出的方法在一定时段内具有较好的预测精度和实用性,可为道路交通事故预测分析及交通安全预警提供参考.

关键词：道路交通事故预测灰色GM(1,1) 马尔科夫移动优化

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基于数量化理论的道路交通事故预测研究

基于数量化理论的道路交通事故预测研究

作者：宗强兰州交通大学

学位级别：硕士

随着我国经济社会的发展,城市化水平的提高,机动车保有量、驾驶人员数量及道路通车里程的持续增长,人们对交通出行的需求日益加剧。随之而来的道路交通安全问题已发展成关系到人民生命财产安全、影响和制约经济社会发展质量的关键问题... 详细信息

随着我国经济社会的发展,城市化水平的提高,机动车保有量、驾驶人员数量及道路通车里程的持续增长,人们对交通出行的需求日益加剧。随之而来的道路交通安全问题已发展成关系到人民生命财产安全、影响和制约经济社会发展质量的关键问题。道路交通事故是人、车、道路、环境等因素耦合失调而导致人或物的受损。由于道路交通事故的发生具有多因素性、偶然性和模糊性等特征,对其进行分析研究一般以道路交通事故的相关历史统计数据为基础,运用相关理论和方法,揭示出各类事故数据间的规律特征和发展趋势。本论文从微观角度出发,运用数量化理论对人、车、路、环境等影响因素进行细化分类,并结合历史统计数据探究各因素之间的作用关系。取得如下主要研究成果:首先,通过对现有道路交通事故预测方法的研究,对比分析出其缺点和不足。在此基础上,运用数量化理论建立道路交通事故预测模型,对道路交通事故进行预测。其次,分析影响道路交通事故发生的各类因素,即人的因素、车辆因素、道路因素和环境因素。着重分析了机动车驾驶员、行人及其他交通参与者、车辆类型、车辆安全技术状况、道路几何线型、道路等级、路面状况、人文环境和自然环境等对道路交通事故是如何影响的。再次,阐述了交通事故预测的步骤,并简单介绍了几种典型的道路交通事故预测方法:专家调查法、专家预测法、统计回归分析法、经验模型法、移动平均数法、灰色预测模型法和人工神经网络法等,并分析各种预测方法的优缺点及适用条件。最后,依据数量化理论,以南京市机场高速公路为对象,在对相关统计数据和资料分析的基础上初步建立基于数量化理论的道路交通事故预测模型。在对各项目、类目贡献进行分析的基础上,对预测模型做了适当修正,并与灰色模型和回归方法模型的预测结果对比分析。结果表明:数量化理论预测模型的预测精度要高于灰色模型和回归方法模型的预测精度。

关键词：道路交通事故预测影响因素数量化理论

改进BP神经网络模型在道路交通事故预测中的应用

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企业家天地(下半月刊) 2011年第11期 111-112页

作者：陈红萍长沙理工大学水利工程学院

论文利用神经网络自学习、自组织、自适应能力的特性,在传统BP神经网络模型基础上,构建了道路交通事故预测的改进BP神经网络模型;以我国近年来道路交通事故统计资料为基础,通过所建预测模型,实现了对交通事故次数、死亡人数、直接经济... 详细信息

论文利用神经网络自学习、自组织、自适应能力的特性,在传统BP神经网络模型基础上,构建了道路交通事故预测的改进BP神经网络模型;以我国近年来道路交通事故统计资料为基础,通过所建预测模型,实现了对交通事故次数、死亡人数、直接经济损失等交通事故有关参数的预测。

关键词：道路交通事故预测交通量预测神经网络计算机网络统计值 BP

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基于神经网络的交通事故仿真预测方法

计算机仿真 2009年第5期26卷 299-302页

作者：周丽萍温娟娟徐红炉西北工业大学力学与土木建筑学院陕西西安710072

通过对道路交通事故影响因素的分析，建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型，并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法。结合我国1978-2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测，... 详细信息

通过对道路交通事故影响因素的分析，建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型，并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法。结合我国1978-2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测，同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明RBF神经网络的平均误差和收敛次数分别为1.19％和701次，而BP神经网络则为9.8％和2401次，可见RBF神经网络具有更快的运算速度和更高的精度。

关键词：道路交通事故预测径向基神经网络误差回传神经网络计算机仿真

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基于灰关联分析的神经网络组合预测模型

宁波职业技术学院学报 2010年第5期14卷 38-41页

作者：王秀菏泽学院机电工程系山东菏泽274000

针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预... 详细信息

针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预测模型有更好的预测精度,从而说明运用灰色关联分析方法对输入因子选择是有效可行的。基于灰色关联分析的神经网络组合交通事故预测模型充分发挥各单一模型的优点同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想、精度更高。

关键词：灰色理论 BP神经网络道路交通事故预测关联分析

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灰色组合预测模型应用研究

长沙大学学报 2010年第2期24卷 24-27页

作者：王秀菏泽学院机电工程系山东菏泽274000

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,它的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况,对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价,有效地控制各影响因素,达到减少交通事故的目的.可构建适应道路交通系统多属性特点的道... 详细信息

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,它的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况,对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价,有效地控制各影响因素,达到减少交通事故的目的.可构建适应道路交通系统多属性特点的道路交通事故预测模型:灰色预测及其改进模型、神经网络预测模型、灰色神经网络组合预测模型.实证结果表明,灰色组合预测模型能够充分发挥各单一模型的优点,同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想,精度更高.

关键词：灰色模型 BP神经网络道路交通事故预测灰色神经网络组合预测