基于灰理论的水上交通事故量预测研究

水上交通事故量是研究水上交通安全的重要依据,有效的预测水上交通事故量才能更好地了解水上交通安全水平,进而采取更有效的措施减少水上交通事故。灰理论预测是预测水上交通事故量、研究水上交通安全的有效工具,它可以在少量信息、不完全数据的情况下揭示水上交通事故量的发展变化特征,并对水上交通事故量进行短期的预测。文中应用灰理论对水上交通事故量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,结果表明该方法具有较高的实用价值。

区域交通事故接警量的预测与分析

掌握区域的交通事故增涨规律,是一个区域公安交通管理部门合理地分配警力、提高交通管理水平的重要手段。通过分析浙江省某县级区域十年间的110接处警数据,对每个月的日平均交通事故报警量进行统计和分析,实现了区域交通事故接警量的月和年预测方法,为公安交通管理部门短期、中期工作安排提供数据参考;通过千人拥车量等指标,参照发达国家的汽车发展,为计算未来交通事故报警量的增涨峰值提出了基于最佳历史数据的Logistic模型的远期预测方法。预测2017~2033年为中国汽车的快速增长期,中国的千人拥车量峰值为769,同时,对区域交通事故进行了预测和分析,并建议未来8年内某区域(全国则为未来16年内)应形成针对交通事故处理逐步提高10%的年应对警力的发展战略。

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。