城市交通事故灰色预测模型(精)

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交通事故的灰色预测

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父事故的灰色预测通
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毫＿－
方小洪①
汤文菊
３３０３００
（德镇陶瓷学院信息工程学院，西景德镇景江
摘要：对交通事故的分析、预测，多采用数据统计方法结合平滑处理和回归分析的手段，用模糊数学和概率统计理运
行研究处理，而避免了概率统计方法的样本大而其结果不从
理想的状况。
（用灰色预测方法建立的数据模型不是交通原始数据模３）
型，而是生成数据模型，过生成数据的处理，杂乱无章的通使
原始数据呈现出一定的规律性。
① 收稿日期：０７— — ０２００２４
干扰作用。对于只有少量数据进行预测是件困难的事情，而灰色系统理论则克服了这一缺点，可以利用少量的规律性它较弱的数据进行预测。
的概率统计方法利用离散数据所建立的按时间做逐段分析、
递推、散的模型有着本质的区别。离
（灰色预测方法认为，２）一个地区在一个时间区间内的交通事故指标值在一定范围内变化是与时问坐标有关的灰色量。该方法将原始数据整理成较有规律的生成数列以后再进
若给定原始数据序列。＝［。（） ‘ （） … ， ‘ １，。２，
维普资讯
第２２卷第４期２００７年１２月
景德镇高专学报

道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

值 G ( t) , 即
G( t) = 2 - 1 ( 1 i + 2 i) = ^Y ( t) + 2 - 1 ( Ai + B i) (10)
τ∼
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状态转移概率矩阵 P ( k) 描述了系统各状态转移的全部统计规律[2] ,在实际运用中 ,一般只要考察一步转移概率矩阵 P(1) ,设预测时刻道路交通事故处于 k 状态 ,则考察状态转移概率矩阵 P ( k) 中第 k 行 ,若
max ( Pkj) = Pkl
(9)
则可认为下一时刻系统最有可能由 k 状态转向 l
;
i =1, 2,
…,
n
(7)
状态转移概率矩阵
P11 ( k) P12 ( k) … P1 n ( k)
P21 ( k) P22 ( k) … P2 n ( k)
P( k) =
(8)
… … … …
Pn1 ( k) Pn2 ( k) … Pnn ( k) 式中 , Mij ( k) 表示道路交通事故数由状态 i 经过 k 步转移到状态 j 的原始道路交通事故数据样本数 ; Mi 表示处于 i 状态的原始道路交通事故数据样本数 ; Pij ( k) 表示道路交通事故由 i 状态经 k 步转移到状态 j 的概率。
道路交通事故灰色预测具有所需信息较少 ,计算简便 ,精度较高等特点 ,它克服回顾模型以及经验模型的缺点 ,不必罗列影响道路交通事故的因素数据 ,而是从道路交通事故自身时间数据序列中寻找有用信息 , 探究其内在规律 ,建立 GM (1 ,1) 模型进行预测。道路交通事故灰色预测的实质是以指数型曲线去拟合原始数据 ,其预测结果几何图形是一条较为平滑的曲线 ,因而对于波动性较大的道路交通事故数据列拟合较差 , 预测精度较低。虽然灰色预测模型本身也具有一些提高预测精度的方法 ,如残差辨识法以及提高预测模型阶数等方法 ,但是对于波动性较大的非平稳数列的预测 ,预测结果精度较低 ,甚至可能增大误差。基于马尔可夫随机过程的马氏链理论则为问题的解决提供了可能。马尔可夫随机过程理论指出 :系统将来所处的状态只与现在系统状态有关 ,而与系统过去的状态无关。马尔可夫预测是根据系统状态之间的转移概率来预测系统未来发展 ,转移概率反映了各种随机因素的影响程度 ,反映了各状态之间的内在规律性。马尔可夫预测适用于随机波动性较大的问题的预测 ,由于道路交通系统是一个动态的时变系统 ,道路交通事故作为道路交通系统这一灰色系统的行为特征量 ,它的发生呈现某种变化趋势的非平稳随机过程。所以可以利用灰色预测和马尔可夫预测各自特点建立道路交通事故的灰色马尔可夫预测模型 ,用灰色预测来揭示道路交通事故时序变化的总体趋势 ,用马尔可夫预测来确定状态的转移规律[2] 。道路交通事故灰色马尔可夫预测模型能够有效地利用道路交通事故历史数据给予的信息 ,可以大大提高随机波动性较大数据列的预测精度[2] 。

交通量的灰色神经网络预测方法

3、训练和测试
利用历史数据对灰色神经网络模型进行训练，然后使用测试数据进行验证。通过比较实际值和预测值，评估模型的预测精度和稳定性。如果模型的预测效果不理想，可以对模型进行调整和优化，以提高预测能力。
四、实验结果与分析
本次演示选取某只股票的历史数据作为实验数据，分别采用传统的线性回归方法和基于灰色神经网络的股指预测方法进行比较。实验结果表明，基于灰色神经网络的股指预测方法具有更高的预测准确性和稳定性。与传统的线性回归方法相比，该方法能够更好地捕捉股市的复杂性和不确定性，提供更准确的股指预测结果。
五、结论与展望
本次演示提出了一种基于灰色神经网络的股指预测方法，通过结合灰色系统理论和神经网络算法，提高了预测的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在股指预测方面具有显著优势。未来研究方向可以包括进一步优化模型参数、引入更多特征信息以及拓展到其他金融市场的预测问题中。
参考内容二
基本内容
交通量的灰色神经网络预测方法
基本内容
随着城市化进程的加速，交通拥堵成为了全球城市面临的共同问题。交通量的预测对于缓解交通拥堵、提高交通系统效率等问题具有重要意义。本次演示将探讨交通量的灰色神经网络预测方法，旨在为交通规划和管理提供科学依据。
在目前的交通量预测研究中，常用的方法包括回归分析、神经网络、时间序列分析等。这些方法在不同程度上均存在一定的优缺点，如对数据要求较高、预测精度不理想等。因此，寻找一种更加准确、可靠的交通量预测方法显得尤为重要。
参考内容
一、引言
股指预测是金融市场分析的重要内容之一，对于投资者、金融机构和政策制定者都具有重要意义。然而，由于股市的复杂性和不确定性，传统的预测方法往往难以准确预测股指的走势。因此，本次演示提出了一种基于灰色神经网络的股指预测方法，以提高预测的准确性和稳定性。

基于灰色马尔科夫模型的交通事故预测研究

基于灰色马尔科夫模型的交通事故预测研究王星;刘小勇【摘要】以全国交通事故数为研究对象,旨在实现对道路交通事故的有效预测,通过采用灰色模型和马尔科夫模型相结合的方式,建立灰色马尔科夫模型.依据2005~2014年的全国交通事故起数对模型进行精度验证,并对未来3年的交通事故数进行实例预测.结果表明:灰色马尔科夫模型的残差均值相比单一的灰色模型降低了0.020 4,平均相对误差降低了4.45%,预测精度有明显提高,预测结果具有动态波动性,更符合实际需求,从而为道路安全管理提供决策支持.【期刊名称】《交通科技与经济》【年(卷),期】2017(019)004【总页数】5页(P9-13)【关键词】道路交通事故;灰色模型;灰色马尔科夫模型;动态波动性;决策支持【作者】王星;刘小勇【作者单位】新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830000;新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830000【正文语种】中文【中图分类】U491.14随着我国交通行业的快速发展，全国民用汽车保有量正逐年增加，道路交通安全问题依旧是交通行业急需解决的问题。

《2015年国民经济和社会发展统计公报》(下称《公报》)的统计数据显示，全国道路交通事故的万车死亡人数为2.1人，比2014年年末的万车死亡人数2.22人下降了4.5%；2015年交通事故死亡人数36 178.8人，比2014年的死亡人数34 292.34增加了1 886.46人，增长率为5.5%。

交通事故造成的人员伤亡和经济损失已严重制约了社会经济的发展，运用科学方法对交通事故进行预测可以探究其发生规律、分析未来发展趋势，从而为交通安全的评价、规划提供决策支持。

道路交通系统作为一个连接人、车、路及周围环境的复杂系统[1]，其安全性受到很多因素影响，并且运行机制也比较复杂，从而使道路交通事故的发生具有明显的偶然性和随机性。

传统的交通事故预测方法，如回归分析预测法、时间序列法、BP神经网络法，它们的模型具有很大的局限性，导致预测结果的偏差较大。

基于灰色马尔科夫链模型的交通事故伤亡人数预测

基于灰色马尔科夫链模型的交通事故伤亡人数预测摘要：道路交通系统是一个基于人、车、路的动态系统，影响交通安全的因素很多，作用机理复杂，因此道路交通事故的发生具有很大的随机性和偶然性。

传统的GM(1,1)模型和马尔科夫模型都能单独解决有关时间序列的预测问题，但各有优缺点：GM(1,1)模型能预测出事物发展的总体趋势和大体方向，对预期远、波动大的数据的预测误差较大；而马尔科夫模型对于波动性大的数据序列的预测精度较高，但其主要是对具有平稳随机过程的问题进行的预测，对现实问题中占绝大多数的非平稳过程问题的预测存在局限性。

本文以灰色GM(1,1)模型为基础，利用马尔科夫链模型对灰色GM(1,1)模型的预测结果进行误差修正，并利用某市交通事故伤亡人数的数据对之后几年的伤亡人数进行预测。

通过对比，证明基于灰色马尔科夫链模型的交通事故伤亡人数的预测更加准确。

关键词：交通事故预测；马尔科夫链；灰色GM(1,1)模型；误差修正1、引言交通安全是国民经济发展和社会安定的重要方面，也是道路交通管理的两项基本任务之一。

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状况，以便及时采取相应的对策，有效地控制各影响因素，避免工作中的盲目性和被动性，减少交通事故的发生。

因此，准确地对交通事故进行预测具有重要的现实意义。

道路交通系统的非线性、随机性、动态性以及不确定性等特点，决定了作为道路交通系统行为特征量的道路交通事故预测的复杂性。

本文根据现实生活中交通系统非线性、随机性和动态性的特点，将灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型的结合起来，使其优势互补，提高对交通事故预测的准确性。

2、GM(1,1)模型客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。

对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。

基于指数平滑的铁路客运量灰色预测模型(精)

基于指数平滑的铁路客运量灰色预测模型摘要：铁路客运量预测是铁路旅客运输计划的基础，也是铁路新线建设、旧线和技术设备改造的重要依据。

本文先介绍了几种现有的预测方法，并指出了其用于铁路客运量预测的局限性；进而提出了一种对灰色系统理论的改进方法：先对数据进行指数平滑处理；最后运用改进后的方法对北京地区2008-2012 年铁路客运量进行预测并与改进前对比，验证了改进方法的可行性和优越性。

关键词：铁路运输；客运量；预测方法；指数平滑；灰色模型0 引言客运量预测即利用已掌握的客运量历史信息及手段，按照人口增长、出行需求和运输活动的规律，估计将来一定时期内计划客运流量、流向、流时、流距以及预测误差。

铁路客运量预测作为铁路旅客运输计划的基础，对于铁路运输产品与设备的合理分配、新线的建设以及旧线和技术设备改造都发挥着至关重要的作用。

对铁路客运量的合理预测，可准确把握客运量的变化趋势，并根据预测结果调整运输计划，同时还可以此作为铁路相关部门改善运输设施、提高技术装备水平、优化人力资源配置方案的依据，从而使运输市场更为规范合理。

目前现有的各种预测方法都有着各自的缺点和不足，不能被普遍地运用，更难以得出非常精确的预测结果。

为了更好地对铁路客运量进行科学合理的预测，从而更好地规范运输市场、满足乘客的运输需求，新的客运量预测方法亟待出现。

1 现有预测方法及其局限性客运量预测技术是交通运输领域研究的热点问题之一，一般来说，客运量预测可分为定性预测和定量预测两大类。

其中定性预测的方法主要包括德尔菲专家调查法、市场调查法、主观概率法、领先指标法、交叉概率法、类推法等[1]；而定量预测的方法主要有时间序列预测法、灰色系统理论、回归分析预测法、乘车系数法和人工神经网络法等，其中时间序列预测法包括移动平均法和指数平滑法。

现有的各种预测方法都有其各自的特点和适用范围，但其局限性也是非常明显的，下面列举指数平滑法、灰色系统理论、回归分析法和人工神经网络法进行分析。

残差灰色预测模型在交通事故预测中的应用

Application of Residual Error Gray Forecast Model in Traffic Accident Forecast
作者：伍雄斌
作者机构：闽江学院汽车系,福建福州350108
出版物刊名：交通科技与经济
页码： 33-34页
主题词：交通事故灰色模型残差预测
摘要：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。

基于灰色GM11模型的道路交通预测精.doc

XXX 学院学年论文作者:系 (院):专业:题目:XX 学号：管理工程学院 XXX 信息管理与信息系统基于灰色GM（1，1）模型的道路交通事故预测XX 指导者： XX(姓名) (专业技术职务)2016 年 5 月摘要我国交通事故发生率呈上升趋势，交通事故不仅会造成人员伤亡，为家庭带来不幸，而且严重影响着经济发展和社会稳定，已经引起了人们的高度重视和关注。

交通安全系统是一个典型的灰色系统，其中存在着一些不确定因素即灰色信息，如车辆状况、气候因素、驾驶员心里状态等等，具有明显的不确定性特征。

本文利用灰色理论，对我国2001年至2008年道路交通事故次数统计指进行分析处理，建立灰色GM(1,1)模型，并通过对模型的进一步改进使其更加符合实际情况，为制定交通安全政策提高依据，同时也可以据以检验采取相应措施的效果。

关键词交通事故，灰色系统，灰色预测，GM(1，1)Research on Road traffic accident prediction based on GM（1，1）ABSTRACTOur country traffic accident rate assumes the trend of escalation, traffic accidents will not only cause casualties, unfortunately for the families, but also seriously affect the economic development and social stability, has attracted more and more attention of people. Traffic safety system is a typical grey system, in which there are some uncertain factors in the gray information, such as vehicle condition, climate factors, driver's state of mind and so on, with obvious character of uncertainty. The greytheory, to China from 2001 to 2008 road traffic accident statistics the number of refers to the processing and analysis, grey GM (1,1) model is established, and through the model further improved to make it more in line with the actual situation, for the formulation of traffic safety policy to improve the basis, at the same time can also to test to take corresponding measures according to.Keywords traffic accident, Gray System,Gray Prediction,GM(1，1)1 引言我国道路交通事故发生率逐年递增，对个人、家庭和社会带来巨大损失，因此研究道路交通事故预测具有重大意义。

灰色预测模型

x(1) 的拟合值，用后减运算还原，当k 1, 2, , N 1时，
就可得原始序列 x (0) 的拟合值 xˆ(0) (k 1)；当k N时，
可得原始序列 x (0) 预报值.
3.精度检验
(1)残差检验：分别计算
7.2 灰色系统的模型
7.2 灰色系统的模型
（3）预测精度等级对照表，见表7.1.
dx (1) ax (1) u dt
（7.1）（7.2）（7.3）
7.2 灰色系统的模型
其中是常数，称为发展灰数；称为内生控制灰数，是对
系统的常定输入.此方程满足初始条件
的解为
当t t0时x(1) x(1) (t0 )
(7.3)’
x(1)
(t)
x
(1)
(t0 )
u a
ea(t t0 )
x (0)(3) ax (1)(3) u, ..............................
x (0)(N ) ax (1)(N ) u.
7.2 灰色系统的模型
把ax(1) (i) 项移到右边，并写成向量的数量积形式
x(0) (2)
[
x(1)
(2),
1]
a u
x
(
0)
(3)
灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论.灰色预测是对灰色系统所做的预测.目前常用的一些预测方法（如回归分析等），需要较大的样本.若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效.灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各种预测领域都有着广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具.
Operational Research
第七章灰色预测模型及其应用

灰色组合预测模型应用研究

路交通系统行为特征量处理，用灰色理论和方法运
列增长率变化较大，Ｇ（，）即Ｍ１１中的Ｉ较大时，Ｉａ预测精度较低】针对道路交通事故灰色Ｇ１１．Ｍ（，）
模型预测方法在对按指数规律变化较快的数据序
更高．
关键词：色模型；Ｐ神经网络；灰Ｂ道路交通事故预测；色神经网络组合预测灰
中图分类号：４１３Ｕ９．文献标识码：Ａ文章编号：０４８（０００ —０２１８— ６１２１）２０４—００４
在道路交通事故预测中常用的预测方法有很多，每种预测方法都有各自的优缺点，预测方法而
统Ｇ１１模型所固有的偏差，Ｍ（，）因而也就消除了传
统Ｇ１１模型在原始数据序列增长率较大时失Ｍ（，）
效的现象，该模型更适合交通事故序列增长率较大
次累加序列，（）是Ｘ１Ｚ１（）的紧邻均值生成序
收稿日期：００一２— ４；回日期：００一３一９２１ｏ２修２１Ｏｏ作者简介：王秀（９８一）女，１７，山东菏泽人，菏泽学院机电工程系助教，硕士．研究方向：检测技术及自动化装置．
经基本灰色Ｇ１１模型和指数预测模型比较推Ｍ（，）导可得：当令：Ｉｎ
＋０
，；Ａ
＋口
时，即用传统
提高交通事故预测精度．
１１灰色Ｇ１Ｉ模型．Ｍ（，）

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城市道路交通事故次数的灰色预测
一、摘要：
本文根据某市2004年1—6月的交通事故次数统计（见附表1），运用灰色预测原理建立起数学模型。

灰色预测能根据少量数据作出较高精度的预测，对于城市道路交通事故的预测这种重要的事情很适合。

通过已有的少量数据，用累加生成算子（AGO）生成灰序列，然后，使用GM（1,1）模型得出出生成数据的预测值。

二、关键字：
城市道路交通事故预测，灰色预测，累加生成算子（AGO），GM（1,1）模型三、问题重述：
随着我国经济的发展，人均拥有的汽车数量在飞速增长，汽车数量的增长，使人们也越来越关注交通。

我们可以看到，在交通工具给人们带来便利的同时，也带来了大量的交通事故。

社会的发展使得汽车增长成为必然，所以不可能用减少汽车的行驶来降低交通事故的发生。

每年因交通事故伤亡人数及造成的损失巨大（见附表2），为此国家必须采取有力措施以减少交通事故的发生。

我们根据某市2004年1—6月的交通事故次数统计数据（见附表1），建立灰色预测模型，为国家有关部门预测交通事故发生次数、及时采取相应措施提供依据。

四、模型假设：
五、模型分析及建立模型：
六、模型求解：
七、模型检验：
八、模型优缺点分析：
九、模型推广：
十、参考文献：
附录：
附表2 全国交通事故统计。