gm(1,1)模型在道路交通事故预测中的应用.pdfVIP

2016年第41卷第6期 能源技术与管理 V01．41No．6 and EnergyTechnologyManagement doi：lO．39696．issn．1672-9943．2016．06．007 GM(1，1)模型在道路交通事故预测中的应用 张鹏1，史俊伟1’2，乔士婕1 (1．山东工商学院管理科学与工程学院，山东烟台2640052．安徽理工大学能源与安全学院，安徽淮南232001) [摘要]针对频发的道路交通事故，以2009--2013年影响山东省道路交通事故严重程度的 交通事故发生次数、死亡人数、受伤人数、财产损失4个指标的统计数据为原始数 据，建立了灰色GM(1，1)道路交通事故预测模型。结果表明，未来4年的道路交通 事故4项指标呈平稳下降趋势。预测模型误差概率小，精度较高，结果具有可靠性。 [关键词]道路交通；事故预测；GM(1，1)模型；精度检验 先对已知数据做检验处理，对于不能满足建模条 0引言 件的，则需要进行数据变换处理，使得数据满足条 道路交通事故的预测对其发生规律的探究以 件，方便下一步工作的进行。 及道路交通未来发展趋势的分析起着重要作用。 先给定1组原始数列： 国内外学者对于道路交通事故宏观预测方法进行 戈卿=(戈卿(1)，戈㈣(2)，…，戈@(n)) (1) 了多方面的研究，主要预测方法有定性预测和定 计算数列的级比： 量预测，其中判断法、统计回归模型法以及北京模 ㈣=絮导，k=2，3，…，n (2) 型是比较典型的预测方法H]。这些预测方法都需 根据所有的级比是否落在可容覆盖区间戈 要大量数据，并且要求样本符合某种概率分布，各 因素数据要与系统特征数据呈线性关系，且各因 内，判定数据列是否可以直接建立GM(1，1)模 型。 素之间不相关，给数据采集增加了难度，而灰色预 测法对样本的关系无特殊要求。本文采用灰色预 X：f百-z青1 (3) 、e ／ ，e 测GM(1，1)模型通过对道路交通事故发生次数、 2．2数据变换以保证数据的可行性 死亡人数、受伤人数、财产损失4项指标计算，来 数据变换的方法有很多种，比较常见的有方 对道路交通事故进行预测。 根法、对数变换法等。通过变换把不适合的原始数 1 交通事故的灰色性分析 据转换为可行性数据。不同的方法对于建模的处 理过程会有一定的影响。 交通事故是一个具有偶然性与模糊性的随机 2．3建立GM(1，1)模型 事件，具有明显的不确定性特征。道路交通事故既 存在确定因素也存在不确定因素，若把道路交通 经满足以上可行性要求，可以建立模型。 事故看作一个安全系统的话，可以认为系统是一 个灰色系统，可以用灰色系统的理论进行研究[2I。 作一次累加生成。 2灰色预测GM(1，1)模型