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    城市道路事故率預(yù)測模型研究

    2014-11-10 06:33:15龐瑾王洋洋宗聰聰吳煒光
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2014年13期
    關(guān)鍵詞:灰色預(yù)測事故率回歸分析

    龐瑾++王洋洋++宗聰聰++吳煒光

    摘 要:在道路事故率預(yù)測中,大都采用單一方法對事故率進行預(yù)測,且?guī)缀鯖]有專門涉及城市道路的事故率預(yù)測,預(yù)測精度不夠。該文在以往預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,將事故率分為有規(guī)律和隨機部分,分別用回歸分析和灰色模型進行預(yù)測,再通過二元線性回歸確定兩者的比例系數(shù),有效提高了預(yù)測精度,在其他類型交通事故和災(zāi)害中也可運用。

    關(guān)鍵詞:城市道路 事故率 灰色預(yù)測 回歸分析

    中圖分類號:U491.31 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(a)-0248-02

    目前,對事故率的預(yù)測中,大都是采用預(yù)測,建立事故率與時間的關(guān)系,不能從事故發(fā)生因素方面考慮事故的發(fā)展態(tài)勢,或者只定性分析事故發(fā)生率與各因素的關(guān)系,預(yù)測精度低,且方向大都為隧道、飛機飛行或高速公路等,沒有專門針對城市道路事故率預(yù)測的文章。

    基于以上現(xiàn)狀,為提高城市道路了事故率預(yù)測準(zhǔn)確率,針對城市道路事故發(fā)生特點,本文提出一種將灰色預(yù)測方法和回歸預(yù)測方法兩種算法的優(yōu)勢組合的預(yù)測模型,在充分挖掘城市道路事故率的變化特征的基礎(chǔ)上提高預(yù)測精度。

    1 原理

    城市道路事故率預(yù)測是采用恰當(dāng)?shù)念A(yù)測方法對城市道路已有的事故數(shù)據(jù)進行建模分析,從而將預(yù)測到的未來可能發(fā)生的事故數(shù)等結(jié)果應(yīng)用于城市道路管理與決策中。城市道路事故率的變化包括有規(guī)律性和由不確定的未知因素導(dǎo)致的隨機波動部分。表示為如下模型:

    其中,

    為城市道路總事故率,表示有規(guī)律部分,表示隨機部分

    使事故率具有隨機性和規(guī)律性的原因為城市道路事故率與許多相互聯(lián)系的因素相關(guān),考慮到城市道路事故率的變化特點,只采用一種預(yù)測方法描述的誤差將增大。本文采用灰色預(yù)測與回歸預(yù)測方法組合的方式預(yù)測城市道路事故率。

    2 組成

    2.1 灰色預(yù)測GM

    灰色預(yù)測是指利用GM模型估計預(yù)測系統(tǒng)行為特征的發(fā)展變化規(guī)律,估計計算行為特征異常情況發(fā)生的時刻,研究特定時區(qū)內(nèi)發(fā)生事件的未來時間分布情況等等。主要為灰色系統(tǒng)理論中的GM(1,1)模型,實質(zhì)上是將“隨機過程”當(dāng)作“灰色過程”,“隨機變量”當(dāng)作“灰變量”處理。

    具體操作過程如下:

    設(shè)已知參考數(shù)據(jù)列為

    ,做一次累加(AGO)生成數(shù)列

    其中,

    求均值數(shù)列

    則灰微分方程如下

    相應(yīng)的白化微分方程為

    由最小二乘法,求使得達到最小值的。

    求解方程得

    2.2 回歸分析

    關(guān)于交通量大小與交通事故的關(guān)系,定性分析如下:(以交通飽和度衡量交通量大?。╋柡投刃∮?.2時,車輛處于自由流階段,交通量小,車頭時距大,同向車輛干擾小。隨著交通量增多,交通事故數(shù)有降低趨勢。0.2~0.4時,車輛處于穩(wěn)定流狀態(tài)。車頭時距減少,事故數(shù)增加。0.4~0.5時,交通量繼續(xù)加大,交通處于不穩(wěn)定流狀態(tài),事故數(shù)進一步加大。0.5~0.6時,交通處于飽和流狀態(tài),交通密度大,車頭間距小,交通事故數(shù)有降低趨勢。大于0.6時,交通處于阻塞流狀態(tài),車速很低,車輛發(fā)生交通事故的比率進一步降低。

    結(jié)合城市道路交通量大的特點,建立城市道路事故率與城市道路交通量的一元多項式回歸分析模型,具體如下:

    一元多項式回歸方程的模型為

    式中,1,2,3,k為回歸系數(shù),是隨機誤差項,假設(shè),則。

    若對y和x分別進行了n次獨立觀測,得到如下n對觀測值

    這n對觀測值之間的關(guān)系符合模型

    這里,是自變量在第i次觀測時的取值,它是一個非隨機變量,并且沒有測量誤差,對應(yīng)于,是一個隨機變量,它的隨機性是由造成的,。

    對于不同的觀測,當(dāng)時,與是相互獨立的。

    用最小二乘法觀測

    的值,即取估計值,……

    ,使與的誤差平方和達到最小。

    2.3 組合模型

    組合模型即分別采用代表隨機部分的灰色預(yù)測模型和代表有規(guī)律部分的一元回歸模型對城市道路事故率預(yù)測,再用二元線性回歸方法得出每個模型的權(quán)值,于是得到組合的城市道路事故率預(yù)測模型,即:

    其中:

    ——組合模型事故率

    ——灰色模型事故率

    ——回歸模型事故率

    分別為回歸系數(shù)

    2.4 補充說明

    當(dāng)城市道路交通事故數(shù)據(jù)不全時,通過對已獲取的數(shù)據(jù)進行插值,實現(xiàn)交通量和事故的一一對應(yīng)關(guān)系。此處采用多項式插值,主要插值方法如下:

    已知函數(shù)在區(qū)間[a,b]上有n+1個不同點處的函數(shù)值),求一個至多n次多項式

    使其在給定處與同值,即滿足插值條件

    稱為插值多項式,稱為插值節(jié)點,[a,b]稱為插值區(qū)間。

    3 結(jié)語

    目前關(guān)于事故率的預(yù)測,從籠統(tǒng)的事故率預(yù)測到將事故細致的分為隧道、飛機、公路等多種類型,精度逐漸提高。預(yù)測模型也從原來的一種方法變?yōu)槎喾N方法融合,進一步提高預(yù)測精度。本文在以往預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,對城市道路事故率分別采用灰色模型和回歸分析分別進行預(yù)測,之后通過二元線性回歸方式將兩者融合,得到最終的預(yù)測模型,有效減少誤差,提高精度。同時,針對數(shù)據(jù)量不足的情況,采用數(shù)據(jù)差值的方法,擴大數(shù)據(jù)范圍。該文方法具有普適性,既可用于其他交通事故率的預(yù)測,亦可作為事故死亡人數(shù)的預(yù)測,可靠性高。

    隨著科技的發(fā)展,預(yù)測的精度要求將越來越苛刻。只有不斷的創(chuàng)新預(yù)測方法,實現(xiàn)不同方法的交互融合,才能滿足預(yù)測的需求。

    參考文獻

    [1] 戴蓉,黃成.飛機飛行事故率預(yù)測建模與仿真研究[J].計算機仿真,2011,28(7): 120-123.

    [2] 馬壯林.高速公路隧道交通事故分析及預(yù)防對策[D].西安:長安大學(xué),2006.endprint

    摘 要:在道路事故率預(yù)測中,大都采用單一方法對事故率進行預(yù)測,且?guī)缀鯖]有專門涉及城市道路的事故率預(yù)測,預(yù)測精度不夠。該文在以往預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,將事故率分為有規(guī)律和隨機部分,分別用回歸分析和灰色模型進行預(yù)測,再通過二元線性回歸確定兩者的比例系數(shù),有效提高了預(yù)測精度,在其他類型交通事故和災(zāi)害中也可運用。

    關(guān)鍵詞:城市道路 事故率 灰色預(yù)測 回歸分析

    中圖分類號:U491.31 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(a)-0248-02

    目前,對事故率的預(yù)測中,大都是采用預(yù)測,建立事故率與時間的關(guān)系,不能從事故發(fā)生因素方面考慮事故的發(fā)展態(tài)勢,或者只定性分析事故發(fā)生率與各因素的關(guān)系,預(yù)測精度低,且方向大都為隧道、飛機飛行或高速公路等,沒有專門針對城市道路事故率預(yù)測的文章。

    基于以上現(xiàn)狀,為提高城市道路了事故率預(yù)測準(zhǔn)確率,針對城市道路事故發(fā)生特點,本文提出一種將灰色預(yù)測方法和回歸預(yù)測方法兩種算法的優(yōu)勢組合的預(yù)測模型,在充分挖掘城市道路事故率的變化特征的基礎(chǔ)上提高預(yù)測精度。

    1 原理

    城市道路事故率預(yù)測是采用恰當(dāng)?shù)念A(yù)測方法對城市道路已有的事故數(shù)據(jù)進行建模分析,從而將預(yù)測到的未來可能發(fā)生的事故數(shù)等結(jié)果應(yīng)用于城市道路管理與決策中。城市道路事故率的變化包括有規(guī)律性和由不確定的未知因素導(dǎo)致的隨機波動部分。表示為如下模型:

    其中,

    為城市道路總事故率,表示有規(guī)律部分,表示隨機部分

    使事故率具有隨機性和規(guī)律性的原因為城市道路事故率與許多相互聯(lián)系的因素相關(guān),考慮到城市道路事故率的變化特點,只采用一種預(yù)測方法描述的誤差將增大。本文采用灰色預(yù)測與回歸預(yù)測方法組合的方式預(yù)測城市道路事故率。

    2 組成

    2.1 灰色預(yù)測GM

    灰色預(yù)測是指利用GM模型估計預(yù)測系統(tǒng)行為特征的發(fā)展變化規(guī)律,估計計算行為特征異常情況發(fā)生的時刻,研究特定時區(qū)內(nèi)發(fā)生事件的未來時間分布情況等等。主要為灰色系統(tǒng)理論中的GM(1,1)模型,實質(zhì)上是將“隨機過程”當(dāng)作“灰色過程”,“隨機變量”當(dāng)作“灰變量”處理。

    具體操作過程如下:

    設(shè)已知參考數(shù)據(jù)列為

    ,做一次累加(AGO)生成數(shù)列

    其中,

    求均值數(shù)列

    則灰微分方程如下

    相應(yīng)的白化微分方程為

    由最小二乘法,求使得達到最小值的。

    求解方程得

    2.2 回歸分析

    關(guān)于交通量大小與交通事故的關(guān)系,定性分析如下:(以交通飽和度衡量交通量大?。╋柡投刃∮?.2時,車輛處于自由流階段,交通量小,車頭時距大,同向車輛干擾小。隨著交通量增多,交通事故數(shù)有降低趨勢。0.2~0.4時,車輛處于穩(wěn)定流狀態(tài)。車頭時距減少,事故數(shù)增加。0.4~0.5時,交通量繼續(xù)加大,交通處于不穩(wěn)定流狀態(tài),事故數(shù)進一步加大。0.5~0.6時,交通處于飽和流狀態(tài),交通密度大,車頭間距小,交通事故數(shù)有降低趨勢。大于0.6時,交通處于阻塞流狀態(tài),車速很低,車輛發(fā)生交通事故的比率進一步降低。

    結(jié)合城市道路交通量大的特點,建立城市道路事故率與城市道路交通量的一元多項式回歸分析模型,具體如下:

    一元多項式回歸方程的模型為

    式中,1,2,3,k為回歸系數(shù),是隨機誤差項,假設(shè),則。

    若對y和x分別進行了n次獨立觀測,得到如下n對觀測值

    這n對觀測值之間的關(guān)系符合模型

    這里,是自變量在第i次觀測時的取值,它是一個非隨機變量,并且沒有測量誤差,對應(yīng)于,是一個隨機變量,它的隨機性是由造成的,。

    對于不同的觀測,當(dāng)時,與是相互獨立的。

    用最小二乘法觀測

    的值,即取估計值,……

    ,使與的誤差平方和達到最小。

    2.3 組合模型

    組合模型即分別采用代表隨機部分的灰色預(yù)測模型和代表有規(guī)律部分的一元回歸模型對城市道路事故率預(yù)測,再用二元線性回歸方法得出每個模型的權(quán)值,于是得到組合的城市道路事故率預(yù)測模型,即:

    其中:

    ——組合模型事故率

    ——灰色模型事故率

    ——回歸模型事故率

    分別為回歸系數(shù)

    2.4 補充說明

    當(dāng)城市道路交通事故數(shù)據(jù)不全時,通過對已獲取的數(shù)據(jù)進行插值,實現(xiàn)交通量和事故的一一對應(yīng)關(guān)系。此處采用多項式插值,主要插值方法如下:

    已知函數(shù)在區(qū)間[a,b]上有n+1個不同點處的函數(shù)值),求一個至多n次多項式

    使其在給定處與同值,即滿足插值條件

    稱為插值多項式,稱為插值節(jié)點,[a,b]稱為插值區(qū)間。

    3 結(jié)語

    目前關(guān)于事故率的預(yù)測,從籠統(tǒng)的事故率預(yù)測到將事故細致的分為隧道、飛機、公路等多種類型,精度逐漸提高。預(yù)測模型也從原來的一種方法變?yōu)槎喾N方法融合,進一步提高預(yù)測精度。本文在以往預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,對城市道路事故率分別采用灰色模型和回歸分析分別進行預(yù)測,之后通過二元線性回歸方式將兩者融合,得到最終的預(yù)測模型,有效減少誤差,提高精度。同時,針對數(shù)據(jù)量不足的情況,采用數(shù)據(jù)差值的方法,擴大數(shù)據(jù)范圍。該文方法具有普適性,既可用于其他交通事故率的預(yù)測,亦可作為事故死亡人數(shù)的預(yù)測,可靠性高。

    隨著科技的發(fā)展,預(yù)測的精度要求將越來越苛刻。只有不斷的創(chuàng)新預(yù)測方法,實現(xiàn)不同方法的交互融合,才能滿足預(yù)測的需求。

    參考文獻

    [1] 戴蓉,黃成.飛機飛行事故率預(yù)測建模與仿真研究[J].計算機仿真,2011,28(7): 120-123.

    [2] 馬壯林.高速公路隧道交通事故分析及預(yù)防對策[D].西安:長安大學(xué),2006.endprint

    摘 要:在道路事故率預(yù)測中,大都采用單一方法對事故率進行預(yù)測,且?guī)缀鯖]有專門涉及城市道路的事故率預(yù)測,預(yù)測精度不夠。該文在以往預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,將事故率分為有規(guī)律和隨機部分,分別用回歸分析和灰色模型進行預(yù)測,再通過二元線性回歸確定兩者的比例系數(shù),有效提高了預(yù)測精度,在其他類型交通事故和災(zāi)害中也可運用。

    關(guān)鍵詞:城市道路 事故率 灰色預(yù)測 回歸分析

    中圖分類號:U491.31 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(a)-0248-02

    目前,對事故率的預(yù)測中,大都是采用預(yù)測,建立事故率與時間的關(guān)系,不能從事故發(fā)生因素方面考慮事故的發(fā)展態(tài)勢,或者只定性分析事故發(fā)生率與各因素的關(guān)系,預(yù)測精度低,且方向大都為隧道、飛機飛行或高速公路等,沒有專門針對城市道路事故率預(yù)測的文章。

    基于以上現(xiàn)狀,為提高城市道路了事故率預(yù)測準(zhǔn)確率,針對城市道路事故發(fā)生特點,本文提出一種將灰色預(yù)測方法和回歸預(yù)測方法兩種算法的優(yōu)勢組合的預(yù)測模型,在充分挖掘城市道路事故率的變化特征的基礎(chǔ)上提高預(yù)測精度。

    1 原理

    城市道路事故率預(yù)測是采用恰當(dāng)?shù)念A(yù)測方法對城市道路已有的事故數(shù)據(jù)進行建模分析,從而將預(yù)測到的未來可能發(fā)生的事故數(shù)等結(jié)果應(yīng)用于城市道路管理與決策中。城市道路事故率的變化包括有規(guī)律性和由不確定的未知因素導(dǎo)致的隨機波動部分。表示為如下模型:

    其中,

    為城市道路總事故率,表示有規(guī)律部分,表示隨機部分

    使事故率具有隨機性和規(guī)律性的原因為城市道路事故率與許多相互聯(lián)系的因素相關(guān),考慮到城市道路事故率的變化特點,只采用一種預(yù)測方法描述的誤差將增大。本文采用灰色預(yù)測與回歸預(yù)測方法組合的方式預(yù)測城市道路事故率。

    2 組成

    2.1 灰色預(yù)測GM

    灰色預(yù)測是指利用GM模型估計預(yù)測系統(tǒng)行為特征的發(fā)展變化規(guī)律,估計計算行為特征異常情況發(fā)生的時刻,研究特定時區(qū)內(nèi)發(fā)生事件的未來時間分布情況等等。主要為灰色系統(tǒng)理論中的GM(1,1)模型,實質(zhì)上是將“隨機過程”當(dāng)作“灰色過程”,“隨機變量”當(dāng)作“灰變量”處理。

    具體操作過程如下:

    設(shè)已知參考數(shù)據(jù)列為

    ,做一次累加(AGO)生成數(shù)列

    其中,

    求均值數(shù)列

    則灰微分方程如下

    相應(yīng)的白化微分方程為

    由最小二乘法,求使得達到最小值的。

    求解方程得

    2.2 回歸分析

    關(guān)于交通量大小與交通事故的關(guān)系,定性分析如下:(以交通飽和度衡量交通量大?。╋柡投刃∮?.2時,車輛處于自由流階段,交通量小,車頭時距大,同向車輛干擾小。隨著交通量增多,交通事故數(shù)有降低趨勢。0.2~0.4時,車輛處于穩(wěn)定流狀態(tài)。車頭時距減少,事故數(shù)增加。0.4~0.5時,交通量繼續(xù)加大,交通處于不穩(wěn)定流狀態(tài),事故數(shù)進一步加大。0.5~0.6時,交通處于飽和流狀態(tài),交通密度大,車頭間距小,交通事故數(shù)有降低趨勢。大于0.6時,交通處于阻塞流狀態(tài),車速很低,車輛發(fā)生交通事故的比率進一步降低。

    結(jié)合城市道路交通量大的特點,建立城市道路事故率與城市道路交通量的一元多項式回歸分析模型,具體如下:

    一元多項式回歸方程的模型為

    式中,1,2,3,k為回歸系數(shù),是隨機誤差項,假設(shè),則。

    若對y和x分別進行了n次獨立觀測,得到如下n對觀測值

    這n對觀測值之間的關(guān)系符合模型

    這里,是自變量在第i次觀測時的取值,它是一個非隨機變量,并且沒有測量誤差,對應(yīng)于,是一個隨機變量,它的隨機性是由造成的,。

    對于不同的觀測,當(dāng)時,與是相互獨立的。

    用最小二乘法觀測

    的值,即取估計值,……

    ,使與的誤差平方和達到最小。

    2.3 組合模型

    組合模型即分別采用代表隨機部分的灰色預(yù)測模型和代表有規(guī)律部分的一元回歸模型對城市道路事故率預(yù)測,再用二元線性回歸方法得出每個模型的權(quán)值,于是得到組合的城市道路事故率預(yù)測模型,即:

    其中:

    ——組合模型事故率

    ——灰色模型事故率

    ——回歸模型事故率

    分別為回歸系數(shù)

    2.4 補充說明

    當(dāng)城市道路交通事故數(shù)據(jù)不全時,通過對已獲取的數(shù)據(jù)進行插值,實現(xiàn)交通量和事故的一一對應(yīng)關(guān)系。此處采用多項式插值,主要插值方法如下:

    已知函數(shù)在區(qū)間[a,b]上有n+1個不同點處的函數(shù)值),求一個至多n次多項式

    使其在給定處與同值,即滿足插值條件

    稱為插值多項式,稱為插值節(jié)點,[a,b]稱為插值區(qū)間。

    3 結(jié)語

    目前關(guān)于事故率的預(yù)測,從籠統(tǒng)的事故率預(yù)測到將事故細致的分為隧道、飛機、公路等多種類型,精度逐漸提高。預(yù)測模型也從原來的一種方法變?yōu)槎喾N方法融合,進一步提高預(yù)測精度。本文在以往預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,針對城市道路交通量大的特點,對城市道路事故率分別采用灰色模型和回歸分析分別進行預(yù)測,之后通過二元線性回歸方式將兩者融合,得到最終的預(yù)測模型,有效減少誤差,提高精度。同時,針對數(shù)據(jù)量不足的情況,采用數(shù)據(jù)差值的方法,擴大數(shù)據(jù)范圍。該文方法具有普適性,既可用于其他交通事故率的預(yù)測,亦可作為事故死亡人數(shù)的預(yù)測,可靠性高。

    隨著科技的發(fā)展,預(yù)測的精度要求將越來越苛刻。只有不斷的創(chuàng)新預(yù)測方法,實現(xiàn)不同方法的交互融合,才能滿足預(yù)測的需求。

    參考文獻

    [1] 戴蓉,黃成.飛機飛行事故率預(yù)測建模與仿真研究[J].計算機仿真,2011,28(7): 120-123.

    [2] 馬壯林.高速公路隧道交通事故分析及預(yù)防對策[D].西安:長安大學(xué),2006.endprint

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