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    道路交通事故預(yù)測(cè)模型的研究

    2013-08-12 05:55:04姬利娜宋清華
    河南科技 2013年8期
    關(guān)鍵詞:后驗(yàn)殘差交通事故

    姬利娜 宋清華

    (安陽(yáng)工學(xué)院,河南 安陽(yáng) 455000)

    道路交通事故幾乎每天都會(huì)發(fā)生,由于其危害性極大,備受人們關(guān)注。交通事故預(yù)測(cè)可以根據(jù)以往發(fā)生事故的變化規(guī)律,對(duì)未來(lái)的不確定的事故作出推理,從而為制定交通安全對(duì)策提供理論依據(jù)。

    1 交通事故預(yù)測(cè)模型的分析構(gòu)建

    1.1 線性回歸預(yù)測(cè)模型

    在許多實(shí)際問(wèn)題中,影響城市道路交通事故的因素往往不只一個(gè)而常常是多個(gè),稱此類回歸問(wèn)題為多元回歸。線性回歸預(yù)測(cè)多數(shù)是利用多元線性回歸方程,通過(guò)尋找與因變量具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的因素作為自變量,計(jì)算回歸系數(shù),并經(jīng)過(guò)相關(guān)分析和顯著性檢驗(yàn)后,最終確定回歸預(yù)測(cè)方程。其一般形式如下:

    式中:b,a1,a2,an為回歸系數(shù)。目前較典型的線性回歸預(yù)測(cè)模型有兩種:伊·阿拉加爾模型和北京模型。

    1.2 非線性回歸預(yù)測(cè)模型

    駕駛員的人為失誤可能導(dǎo)致交通事故,為便于定量描述人為失誤對(duì)交通事故的影響,采用人為失誤率預(yù)計(jì)法[1](THERP 法),得出駕駛員總的操作失誤率P總、人為失誤率P與事故發(fā)生總量Y 之間的關(guān)系。參照Logistic 的建模思想,建立模型為y = k/(1 + ae-bp)(k,a,b 為待識(shí)別參數(shù),且均大于0)。通過(guò)公式轉(zhuǎn)換,可得:

    1.3 灰色預(yù)測(cè)模型

    GM(1,1)模型是最常用的一種灰色模型,其一般形式為:x(0)(k)+x(1)(k)= μ,參數(shù)辨識(shí)過(guò)程如下:

    (1)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B

    (2)構(gòu)造數(shù)陣向量yn=[x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)]T

    通過(guò)還原處理得到預(yù)測(cè)值后,還需對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。本文介紹GM(1,1)模型精度檢驗(yàn)常用的兩種方法:殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。

    ①殘差大小檢驗(yàn)。殘差E(t)= R(1)(t)-(1)(t),相對(duì)殘差

    ②后驗(yàn)差檢驗(yàn)。設(shè)原始數(shù)列R 與殘差數(shù)列E 的平均值分別為和。

    記原始數(shù)列和殘差數(shù)列的均方差分別為S1和S2,然后定義后驗(yàn)差比值,小誤差頻率P = P{︱E(t)-︱ <0.6745 S1}

    按P與C的大小,可將預(yù)測(cè)精度分為好、合格、勉強(qiáng)、不合格四類,詳見表1。

    表1 P、C 值預(yù)測(cè)精度

    2 道路交通事故灰色預(yù)測(cè)實(shí)例應(yīng)用

    本文選擇云南省某市2000~2005年道路交通事故次數(shù)和死亡人數(shù)進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)。表2 反映了該市道路交通事故次數(shù)(R)和死亡人數(shù)(S)的原始數(shù)據(jù)情況,這里以R 為例演示灰色預(yù)測(cè)方法的運(yùn)用,據(jù)此預(yù)測(cè)2013~2015年的交通事故發(fā)生情況。

    表2 交通事故次數(shù)和死亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)表

    (1)交通事故次數(shù)原始數(shù)據(jù)

    (2)原始數(shù)據(jù)一次累加生成

    (3)參數(shù)向量計(jì)算

    (4)預(yù)測(cè)模型建立

    (5)模型精度檢驗(yàn)

    a.殘差檢驗(yàn)

    進(jìn)行殘差檢驗(yàn)后,模型的相對(duì)誤差(見表3)不是很大,模型的精度也較好。

    表3 事故次數(shù)R 預(yù)測(cè)值的殘差E(t)及相對(duì)殘差e(t)

    b.后驗(yàn)差檢驗(yàn)

    經(jīng)計(jì)算得后驗(yàn)誤差比值C =0.2958,小誤差頻率P =1。根據(jù)灰色預(yù)測(cè)精度等級(jí)判斷標(biāo)準(zhǔn)(見表1)知,所建立的道路交通事故灰色預(yù)測(cè)模型精度較好,可以用于事故預(yù)測(cè)。

    (6)事故預(yù)測(cè)

    運(yùn)用所建立的灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)2013~2015 事故次數(shù)分別為:2044,2998,3568。同樣可以按照上述分析流程對(duì)該市的交通事故死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果見表4。

    表4 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型計(jì)算結(jié)果一覽表

    3 結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)建立的灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn),可見,運(yùn)用灰色理論進(jìn)行道路交通事故預(yù)測(cè)是可靠的。以上三種模型對(duì)交通事故預(yù)測(cè)側(cè)重于不同方面,灰色預(yù)測(cè)能在原始數(shù)據(jù)分布波動(dòng)大、樣本少時(shí),能相對(duì)較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)交通事故的發(fā)展趨勢(shì),以達(dá)到減少交通事故的目的。

    [1]劉建齊.道路交通事故預(yù)測(cè)中的灰色預(yù)測(cè)模型[J].廣西交通科技,2003,28(4):100—109.

    [2]過(guò)秀成.道路交通安全學(xué)[M].南京:東南大學(xué)出版社,2001.

    [3]成衛(wèi),張瑾,李學(xué)敏著.城市道路交通安全理論模型與方法.云南人民科技出版社:2005.

    [4]鄭建湖,黃明芳,陳慧.福州市道路交通事故灰色預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版),2011,(03)

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