北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用

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作者
刘淑环
机构
[1] 首都师范大学
关键词
交通事故; 灰色GM(1,1)模型; 预测;
D O I
暂无
年度学位
2008
学位类型
硕士
导师
摘要
本文针对北京市道路交通事故复杂性、随机性、灰色性的特点,利用灰色建模的理论方法,建立了北京市道路交通事故的灰色预测模型,对北京市道路交通事故的发展趋势进行了科学预测。 文中首先对全国和北京市的道路交通事故指标进行了统计,并与国外一些发达国家的道路交通事故指标进行横向对比,总结出北京市道路交通事故发生的特点和规律。其次对已有的各种道路交通事故预测方法进行评价,探求利用灰色预测理论方法,对北京市道路交通事故进行预测。最后根据灰色GM(1,1)模型的建模机理、建模步骤及模型精度检验方法,利用北京市道路交通事故1999~2006年的统计数据,分别对北京市道路交通事故次数、道路交通事故死亡人数、道路交通事故受伤人数及道路交通事故直接经济损失建立了灰色GM(1,1)预测模型。经实际检验,建立的GM(1,1)模型预测拟合精度高,实际预测效果好。 文中有以下三点创新:一是到目前为止,还没有发现用灰色预测方法对北京市道路交通事故的发展趋势进行预测的相关文献,本文弥补了这项不足。二是根据灰色GM(1,1)模型有时存在的“模型预测精度等级好而模型预测准确性差”的问题,给出了一种“由前向后滚动的方式选取建模序列组成及其维数”的解决方法。利用这种方法既可以保证所建立的GM(1,1)模型的预测精度等级好,又可以提高GM(1,1)模型的预测准确性。三是利用北京市道路交通事故的实际数据,采取上述方式,一一建模检验证实,建立了比较理想的北京市道路交通事故的灰色GM(1,1)预测模型。 利用建立的GM(1,1)模型,得出如下的预测结论:在现有的道路交通条件下,北京市未来几年道路交通事故的伤害程度依然较重,致死率指标仍在很高水平。根据这一预测结果,道路交通管理部门应提前做好应对防范措施,以控制道路交通事故的严重后果。 本文的研究结果既可为道路交通管理部门提前制定预防交通事故的措施提供重要的数据支持,也可为控制北京地区的道路交通事故提供理论依据。这对加强北京市的道路交通管理、改善道路交通安全状况将具有一定的理论意义和实用价值。
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页数:68
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[1]
道路交通事故预测方法研究 [D]. 
李相勇 .
西南交通大学,
2004
[2]
ARIMA模型在交通事故预测中的应用 [J].
张杰 ;
刘小明 ;
贺玉龙 ;
陈永胜 .
北京工业大学学报, 2007, (12) :1295-1299
[3]
浅议道路交通安全 [J].
毛雯丽 ;
陈晓麟 .
中国科技信息, 2007, (23) :85-86
[4]
道路交通事故灰色预测模型及应用研究 [J].
刘兆惠 ;
王超 ;
许洪国 .
长春理工大学学报, 2006, (04) :42-44+54
[5]
道路交通事故灰色预测模型的建构与应用研究 [J].
孟杰 ;
于志 ;
阎光辉 .
华东交通大学学报, 2006, (05) :55-57
[6]
论道路交通事故应急救援体系的构建 [J].
管满泉 .
中国人民公安大学学报(自然科学版), 2006, (03) :83-87
[7]
灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 [J].
王琢玉 ;
黄莉 .
山西科技, 2006, (04) :92-93
[8]
灰色预测模型在城市道路交通事故中的应用 [J].
陈双 ;
高惠瑛 .
山东交通科技, 2006, (01) :24-26
[9]
交通事故预测的灰色GM(1,1)模型 [J].
徐国星 ;
李显生 ;
林庆峰 ;
王强 .
山东理工大学学报(自然科学版), 2005, (06) :45-49
[10]
交通事故预测模型的研究 [J].
张洪宾 ;
宇仁德 .
山东理工大学学报(自然科学版), 2005, (05)