道路交通事故预测模型的研究
交通事故分析与预测模型研究
交通事故分析与预测模型研究交通事故是指在道路交通过程中发生的由于车辆、行人等因素而造成的交通灾害，不仅给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁，更是阻碍了城市交通的发展。
因此，对交通事故进行分析与预测，有助于提高交通安全水平，降低交通事故发生率。
交通事故分析交通事故分析通常包括事故数目、事故原因、事故地点等方面的分析。
其中，事故数目的分析主要体现在发生时间和发生地点两个维度上。
发生时间分析通过对不同时间段的事故数目进行统计和分析，以及对不同时间段事故的严重程度进行比较，可以得到不同时间段发生交通事故的规律。
例如，在高峰期交通事故发生率较高，因此需要采取相应的交通管控措施，增加交通疏导力度。
发生地点分析交通事故的发生地点与事故类型、事故原因等有很大的关系。
通过对交通事故发生地点的分析，可以找出“易发点”，及时采取改善措施，减少事故发生。
同时，如果发现某个地点经常出现重大事故，需要针对该地点进行全面分析，寻找具体的事故原因，并进行深入研究。
事故原因交通事故发生的原因多样，因此需要通过分析事故原因，才能有针对性的采取措施。
通常将事故原因分为人为因素、机动车因素、道路因素以及环境因素四个方面进行分析。
人为因素人为因素是造成交通事故最主要的原因。
例如，驾驶员违章行为、酒驾、疲劳驾驶、驾驶员素质低等是人为因素造成事故的主要原因。
机动车因素机动车因素是造成交通事故的重要原因之一，而该因素主要是由车辆制造商或车辆管理部门造成。
例如，机动车质量不良、车辆失控等都是造成事故的原因之一。
道路因素道路因素也是造成交通事故的重要原因之一。
例如，道路设计不良、道路标志不清晰等都是造成交通事故的重要原因。
环境因素环境因素是造成交通事故的因素之一。
例如，雨雪天气、路面状况不良等都是造成事故的因素之一。
交通事故预测模型研究随着科技进步和数据采集方式的变化，交通事故预测模型的研究不断深入。
交通事故预测模型主要包括基于传统统计学方法的预测模型和基于人工智能的预测模型。
道路交通事故严重程度影响因素分析及预测模型建立
道路交通事故严重程度影响因素分析及预测模型建立道路交通事故严重程度影响因素分析及预测模型建立摘要：道路交通事故是造成人员伤亡和财产损失的主要原因之一。
了解道路交通事故的严重程度影响因素可以帮助我们采取有效的措施来预防事故的发生。
本文通过对交通事故数据的分析，确定了影响事故严重程度的主要因素，并建立了相应的预测模型，为交通事故的预防和管理提供了科学依据。
一、引言道路交通事故是由于车辆、行人和道路环境之间相互作用而引起的意外事件。
这些事故往往造成人员伤亡、财产损失以及交通堵塞等问题。
了解事故严重程度的影响因素对于交通安全管理非常重要。
二、数据描述和预处理本研究使用了某城市的交通事故数据库作为研究对象。
该数据库包含了近几年的事故记录，包括时间、地点、人员伤亡情况以及事故原因等信息。
由于数据质量不一致和缺失值等问题，我们对数据进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转换等。
三、分析方法为了确定道路交通事故严重程度的影响因素，我们使用了多元逻辑回归分析。
首先，我们对数据集进行了拆分，将一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集。
然后，我们选择了一些可能的影响因素作为自变量，包括驾驶人员年龄、道路类型、天气条件、交通流量等。
最后，我们通过逻辑回归模型对自变量进行回归分析，得到了对事故严重程度的影响。
四、结果分析通过逻辑回归分析，我们发现驾驶人员年龄、道路类型、天气条件和交通流量是影响道路交通事故严重程度的重要因素。
具体来说，年轻的驾驶人员更容易发生严重事故；高速公路上的事故严重程度较低；恶劣的天气条件会导致事故严重程度的增加；交通流量的增加也会增加事故的严重程度。
五、模型建立和预测通过以上分析，我们建立了一个预测模型来预测道路交通事故的严重程度。
该模型基于多元逻辑回归方法，并考虑了驾驶人员年龄、道路类型、天气条件和交通流量等因素。
我们使用训练集的数据来拟合模型，并使用测试集的数据来评估模型的准确性。
六、讨论与结论本研究通过对道路交通事故数据的分析，确定了影响事故严重程度的主要因素，并建立了相应的预测模型。
道路交通事故预测模型的构建与应用研究
道路交通事故预测模型的构建与应用研究近年来，道路交通事故屡屡发生，造成了严重的生命和财产损失。
为了降低事故发生率，科学家们开展了一系列研究工作，其中之一就是道路交通事故预测模型的构建与应用研究。
一、道路交通事故预测模型的构建1、数据采集道路交通事故预测模型的构建需要大量的数据支持。
数据的来源包括交通部门、公安部门、医疗机构等。
这些数据涵盖了交通事故的基本信息、事故发生的时间和地点、车辆信息、交通流信息、道路环境信息等。
2、数据处理为了使数据能够被预测模型所使用，需要对数据进行处理。
首先，需要对数据进行清洗，去掉无效数据和重复数据。
其次，需要对数据进行分类，包括事故类型、事故原因、事故时段、事故地点等。
同时，需要对数据进行标准化处理，使其符合模型运算的要求。
3、模型构建根据数据的特点和模型的要求，可以选择不同的预测模型进行构建。
比较常用的模型包括逻辑回归模型、神经网络模型、决策树模型等。
这些模型在构建时需要考虑多个因素，包括特征选择、参数调优、模型评估等。
二、道路交通事故预测模型的应用1、事故热点区域预警将预测模型与地理信息系统（GIS）相结合，可以实现对事故热点区域的实时预警。
当预测模型发现某个区域存在事故的发生概率较大时，GIS可以自动弹出预警窗口，提醒交通部门和公安部门采取相应的措施，降低事故的发生概率。
2、事故类型预测针对不同的事故类型，可以使用不同的预测模型。
以碰撞事故为例，可以使用逻辑回归模型进行预测。
当发生碰撞事故的概率较高时，系统可以自动发送警报，并展示事故的类型和等级，协助交通部门和公安部门进行事故处置。
3、交通流预测将预测模型与交通流监测系统相结合，可以实现对交通流量的预测。
当发现流量异常或交通拥堵时，交通部门和公安部门可以采取相应的措施，保障道路交通的畅通。
三、结语道路交通事故预测模型的构建与应用，是道路交通安全领域的重要研究方向。
预测模型的构建需要大量的数据支持和科研工作者的努力，而预测模型的应用则需要与各个行业进行深度合作。
基于时间序列的道路交通事故预测方法研究
基于时间序列的道路交通事故预测方法研究近年来，随着交通工具的普及和道路交通的快速发展，道路交通事故频发成为一个严重的社会问题。
为了提高交通安全性和减少事故发生率，许多研究者开始关注道路交通事故的预测方法。
基于时间序列的道路交通事故预测方法是其中一种研究方向，通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来一段时间内可能发生的道路交通事故。
首先，基于时间序列的道路交通事故预测方法需要收集大量准确且全面的数据。
这些数据包括各种与道路交通安全相关的因素，如天气状况、车流量、车速、车辆类型等。
这些因素对于分析和建模非常重要，并且需要进行合理地选择和处理。
其次，在收集到数据后，需要对其进行预处理。
首先是数据清洗工作，在这一步骤中需要检查并修复可能存在的错误或缺失值，并对异常值进行处理。
然后是特征选择工作，在这一步骤中需要选择与目标变量相关性较高且具有代表性的特征变量。
接下来，在进行模型建立之前，需要对数据进行分析和探索性研究。
通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图等，可以了解数据的分布和趋势，并判断是否存在季节性、周期性或趋势性。
然后，选择适当的预测模型进行建模。
常用的时间序列预测模型包括ARIMA模型、季节性ARIMA模型、指数平滑法等。
这些模型可以根据数据的特点选择合适的参数，并进行参数估计和拟合。
在建立了预测模型后，需要对其进行评估和验证。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过与实际数据进行对比，可以判断预测结果的准确性和可靠性。
最后，根据预测结果可以制定相应的交通安全措施。
例如，在高发事故路段增设交通标志或限速设施，在恶劣天气条件下加强交通管理等措施都可以有效地减少道路交通事故发生率。
总之，基于时间序列的道路交通事故预测方法是一种有效且可行的研究方向。
通过合理地分析和建模历史数据，并结合实际情况制定相应措施，可以提高道路交通安全性，减少事故发生率。
然而，该方法仍然存在一些挑战，如数据收集和处理的复杂性、模型选择和参数估计的难度等。
《2024年道路交通事故严重程度影响因素分析及预测模型建立》范文
《道路交通事故严重程度影响因素分析及预测模型建立》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和交通网络的日益复杂化，道路交通事故频发，给人们的生命财产安全带来了严重威胁。
因此，对道路交通事故严重程度的影响因素进行分析，并建立相应的预测模型，对于预防和减少交通事故具有重要意义。
本文旨在探讨道路交通事故严重程度的影响因素，并构建一个有效的预测模型。
二、道路交通事故严重程度影响因素分析1. 车辆因素车辆的技术状况、制动性能、行驶速度等是影响事故严重程度的重要因素。
车辆性能的优劣直接关系到事故发生时的应对能力，从而影响事故后果的严重性。
2. 驾驶员因素驾驶员的驾驶技能、反应速度、驾驶经验、心理状态等也是影响事故严重程度的关键因素。
不良的驾驶行为和操作失误往往是事故发生的主要原因。
3. 道路条件道路的线形设计、路面状况、能见度、交通设施的完善程度等都是影响事故严重程度的因素。
如弯道过急、路面湿滑等都会增加事故发生的可能性及严重性。
4. 环境因素恶劣的天气条件如雨、雪、雾等，以及交通流量的大小等都会对事故的严重程度产生影响。
例如，在能见度低的天气里，事故发生的概率和严重性往往更高。
5. 其他因素包括道路使用者（如行人、非机动车驾驶人）的行为、交通管理措施的有效性等也会对事故的严重程度产生影响。
三、道路交通事故严重程度预测模型建立基于上述影响因素的分析，我们可以构建一个道路交通事故严重程度的预测模型。
该模型可以采用机器学习的方法，以历史交通事故数据为基础，通过分析各因素与事故严重程度的关系，建立数学模型进行预测。
1. 数据收集与预处理首先需要收集大量的历史交通事故数据，包括事故发生的时间、地点、涉及车辆信息、驾驶员信息、道路条件、环境因素等。
然后对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征提取与模型构建从预处理后的数据中提取出与事故严重程度相关的特征，如车辆性能、驾驶员信息、道路条件等。
公路交通事故预测模型
公路交通事故预测模型随着社会的迅速发展，公路交通事故频率也逐年上升。
这不仅对人们的生命财产安全造成威胁，也给交通管理部门增加了巨大的压力。
因此，研究和应用公路交通事故预测模型成为当下的热点话题之一。
公路交通事故预测模型是通过分析历史交通事故的相关数据，建立数学模型，进而预测未来事故的发生概率和可能的影响。
这一模型的研究是基于大数据和人工智能技术的重要应用之一。
通过采集和分析大量的交通数据，包括交通流量、道路状况、天气情况以及驾驶员特征等，可以找出潜在导致事故发生的规律和影响因素。
公路交通事故预测模型的应用不仅可以帮助交通管理部门提前制定相关政策和措施，也能够提醒驾驶员和交通参与者注意潜在的交通风险。
这对于减少交通事故的发生，提高交通安全等级具有重要意义。
在公路交通事故预测模型的研究中，大数据的应用起到了关键作用。
通过采集和分析大量不同来源的交通数据，我们可以获得更多的事故发生规律和影响因素。
例如，通过分析不同天气条件下的事故数据，我们可以了解到雨天和雾天等恶劣天气条件下事故发生的可能性更高，这提示我们在这些天气条件下提高警觉性和加强安全措施。
除了天气条件，交通流量也是导致事故发生的重要因素之一。
通过分析不同时间段和不同交通流量下的事故数据，我们可以识别出高峰时段事故发生的可能性更高，并据此制定相应的交通管理策略，例如加强交通管制、调整道路通行方向等。
另外，交通事故预测模型也需要考虑驾驶员个体的特征。
通过分析驾驶员年龄、驾驶经验、驾驶证记录等个人信息，可以识别出高风险驾驶员的特征和行为习惯。
这可以为交通管理部门制定相关驾驶员教育和治理措施提供科学依据。
公路交通事故预测模型虽然在交通安全中发挥着重要作用，但也面临一些挑战和问题。
首先，数据采集和整理工作需要大量的时间和人力投入。
其次，由于交通环境的复杂性和多变性，模型的精度和准确性存在一定的局限性。
再次，交通事故数据的可靠性和准确性也是一个需要解决的难题。
道路交通事故数据分析与预测方法研究
道路交通事故数据分析与预测方法研究道路交通事故是当前社会中一项严重的公共安全问题，影响着人民生命财产的安全和社会的稳定。
为了有效地预防和减少道路交通事故的发生，对交通事故数据进行分析和预测是非常重要的。
本文将就道路交通事故数据分析与预测方法进行研究，以期为交通管理部门和相关研究者提供有益的指导和参考。
对于道路交通事故数据的分析，可以从几个方面入手。
首先是对交通事故发生的时间和地点进行统计和分析。
通过对历史道路交通事故数据的整理与分析，可以发现事故发生的高发时段、高发地点和高发路段，为交通管理部门制定针对性的交通管理措施提供依据。
对道路交通事故的原因进行分析，可以统计并比较不同原因导致事故的比例和频次，以便找出可能存在的问题和隐患，针对性地加强对这些问题和隐患的监管和整改。
还可以通过对事故类型、事故严重程度、车辆类型等因素进行分析，进一步了解交通事故的特征和规律，以便为交通管理部门改进相关政策和措施提供参考。
在道路交通事故数据的预测方面，可以利用数据挖掘和机器学习的方法进行研究。
可以基于历史交通事故数据建立预测模型，通过对模型进行训练和优化，预测未来某个时间段、某个地点或某个路段发生道路交通事故的概率。
可以借助大数据和人工智能技术，对交通事故数据进行智能分析和挖掘，发现隐含在数据中的有价值的知识和规律，从而更加准确地进行交通事故的预测。
还可以结合其他数据源，如天气数据、交通流量数据等，建立多元回归模型，进一步提高交通事故预测的准确性。
然而，在进行道路交通事故数据分析与预测时，也面临一些挑战和难题。
道路交通事故的数据来源和完整性是一个重要的问题，数据收集与整理的不完备和不准确可能导致分析和预测结果的失真。
交通事故的发生受到众多因素的影响，如人的行为、道路环境、车辆状态等，如何将这些因素有效地融入模型中，提高模型的有效性仍然需要深入研究。
预测交通事故的时间和空间尺度也是一个需要考虑的问题，不同的时间和空间尺度可能对模型的预测效果有所影响。
交通事故分析与预测建模算法研究
交通事故分析与预测建模算法研究交通事故是一个严重的社会问题，每年都会导致大量的人员伤亡和财产损失。
为了减少交通事故的发生，许多研究者致力于开发和应用预测建模算法，以便更好地了解事故的本质和规律，从而采取相应的措施来防止事故的发生。
一、交通事故的分类交通事故一般可以分为车辆事故、行人事故和自行车事故等多种类型。
其中，车辆事故是最为常见的一种，通常可以归类为追尾、侧面碰撞、正面碰撞等几种不同的类型。
而行人事故和自行车事故则比较复杂，因为这种事故涉及到交通参与者的行为、环境等多种因素。
二、交通事故的原因分析交通事故的原因涉及到许多方面，譬如驾驶员的行为、道路环境、交通标志等等。
其中，驾驶员的行为是交通事故发生的主要原因之一，这包括超速、疲劳驾驶、酒驾、打手机等行为。
此外，车辆故障、路面的杂物和坑洼、气象等不可控制因素也可引起事故的发生。
三、交通事故的预测建模算法为了更好地了解交通事故的本质和规律，开发预测建模算法成了必要之举。
目前，较为常见的预测建模算法包括分类算法、聚类算法、决策树算法等。
1、分类算法：分类算法是一种基于已知标签的监督学习算法，通过把数据集划分成不同的类别，可以帮助研究者更好地了解交通事故的类型和规律。
常见的分类算法包括支持向量机、朴素贝叶斯等。
2、聚类算法：聚类算法是一种无监督学习法，它可以将相似的数据点分为一组，常用于数据挖掘和模式识别等领域。
对交通事故而言，聚类算法可以帮助研究者发现事故中的共性和异常，以更好地预防事故的发生。
3、决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，通过将数据集分成多个小的决策单元来实现分类。
在交通事故中，决策树算法可以帮助研究者通过对数据集的分析来建立起一个决策树模型，方便对事故类型和原因进行分类和分析。
四、应用预测建模算法的实践预测建模算法的应用已逐渐成为交通事故研究的主要方法之一，多个实践案例证明了这种方法的有效性。
以分类算法为例，研究者可以利用支持向量机等算法来构建交通事故分类模型，并通过该模型预测出事故的类型及其发生的可能性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
[ ] = （B μ
T
－
（ 1 ） 交通事故次数原始数据 R （ 0 ） = ｛ R （ 0 ） （ t） t = 1 ， 96 ， 173 ， 458 ， 2， 3 ……6 ｝ = ｛ 51 ， 386 ， 1122 ｝ （ 2 ） 原始数据一次累加生成 147 ， 320 ， 778 ， R （ 1 ） = ｛ R （ 1 ） （ t） t = 1 ， 2， 3 ……6 ｝ = ｛ 51 ， 1164 ， 2886 ｝
1 ） 模型进行精度检验， 通过对建立的灰色预测 GM （ 1 ， 可 运用灰色理论进行道路交通事故预测是可靠的 。 以上三 见， 种模型对交通事故预测侧重于不同方面 ， 灰色预测能在原始 样本少时， 能相对较准确地预测未来交通事 数据分布波动大、 故的发展趋势， 以达到减少交通事故的目的 。
参考文献：
河南科技
2013． NO． 04 Journal of Henan Science and Technology
交通与建筑科学
道路交通事故预测模型的研究
姬利娜
（ 安阳工学院， 河南
宋清华
安阳 455000 ）
摘 要：针对道路交通事故发生的特点 ， 从不同的角度， 建立了线性回归预测模型 、 非线性回归预测模型和灰色预测模型 。重 ， ， GM （ 1 ， 1 ） 模型， 点针对道路交通事故灰色和随机不确定性 研究了一阶单变量灰色预测模型 即 并用其分别对某城市道路交通事 交通事故量进行了预测 ， 其结果是可信的。 故的死亡人数、 1 ） 模型 关键词：道路交通事故； 线性回归； 灰色预测； GM（ 1 ， Abstract： According to the features of road traffic accidents， the predictive models of linear regression， nonlinear regression and grey theory are set up from different aspects． In light of the grey and stochastic uncertainty of the road traffic accident， an one － step and single － variable grey forecast model GM （ 1 ， 1 ） has been investigated． Then the death toll and traffic accident volume of acertain city have been forecasted with this mode1． The result is credible． Key words： road traffic accidents； linear regression； grey forecast； GM （ 1 ， 1 ） model 中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1003 － 5168 （ 2013 ） 08 － 0130 － 02 道路交通事故几乎每天都会发生 ， 由于其危害性极大， 备 。 受人们关注 交通事故预测可以根据以往发生事故的变化规 律， 对未来的不确定的事故作出推理 ， 从而为制定交通安全对 策提供理论依据。 （ 4 ） 建 立 生 成 数 据 预 测 模 型 为 x （ 1 ） （ t） = ［ x （ 1 ） （ 0 ） － e－ t + μ / μ / ］ 通过还原处理得到预测值后 ， 还需对预测模型进行检验 。 1 ） 模型精度检验常用的两种方法 ： 残差检验 本文介绍 GM（ 1 ， 和后验差检验。 （ 1） （ 1） 珔 （ t） ， ①残差大小检验。 残差 E（ t） = R （ t） － R 相对 E（ t） 。 残差 e（ t） = （ 1） R （ t） ②后验差检验。设原始数列 R 与残差数列 E 的平均值分 珔和 E 珔。 别为 E 珔 = 1 ∑ R （ 1 ） （ t） 珔 = 1 ∑ E（ t） R E n t =1 n t =1 记原始数列和残差数列的均方差分别为 S1 和 S2 ， 然后定 S2 珔 ， ︱ ＜ 0． 义后验差比值 C = 小误差频率 P = P｛ ︱E（ t） － E S1 6745 S1 ｝ 按 P 与 C 的大小， 可将预测精度分为好、 合格、 勉强、 不合 格四类， 详见表 1 。 C 值预测精度 表 1 P、
（ 4 ） 预测模型建立 （ 1） 将（ 3 ） 中参数向量代人预测模型得生成分析数列 R （ t） = 96 ． 8641 e －0． 5871t － 45 ． 8641 （ 8 ） （ 5 ） 模型精度检验 （ 1） 由（ 8 ） 式求得 R （ t） 值后， 累减还原可得 到 预 测 数 据 （ 0） R （ t） ， 对模型进行精度检验， 主要进行残差检验和后残差 检验。 a． 残差检验 进行残差检验后， 模型的相对误差 （ 见表 3 ） 不是很大， 模 型的精度也较好。 表 3 事故次数 R 预测值的残差 E（ t） 及相对残差 e（ t）
－1
2998 ， 3568 。同样可以按照上述分析流程对该市的 别为： 2044 ， 预测结果见表 4 。 交通事故死亡人数进行预测 ， 1 ） 预测模型计算结果一览表 表 4 GM（ 1 ，
年 份 2013 2044 43 2014 2998 50 2015 3568 56 事故次数 R（ 次） 死亡人数 S（ 人）
BT yn
130
2013． NO． 04
交通与建筑科学 （ 3 ） 参数向量计算 运用最小二乘法求出参数向量 c = BT yn = － 0 ． 5871 [ 26 ． 9268 ]
Journal of Henan Science and Technology
河南科技
[ ] = （B
μ
T
－ B）
－1 －b0p 2 －b0p －b0p 2
2
道路交通事故灰色预测实例应用
本文选择云南省某市 2000 ～ 2005 年道路交通事故次数和 死亡人数进行灰色预测 。表 2 反映了该市道路交通事故次数 （ R） 和死亡人数（ S） 的原始数据情况， 这里以 R 为例演示灰色 预测方法的运 用， 据 此 预 测 2013 ～ 2015 年 的 交 通 事 故 发 生 情况。 表 2 交通事故次数和死亡人数统计表
精度等级 小误差频率 P 后验差比值 C 好 ＞ 0． 95 ＜ 0． 35 合格 ＞ 0． 80 ＜ 0． 45 勉强 ＞ 0． 70 ＜ 0． 50 不合格 ≤0． 70 ≥0． 65
n n
1
交通事故预测模型的分析构建
1． 1 线性回归预测模型 在许多实际问题中， 影响城市道路交通事故的因素往往 不只一个而常常是多个 ， 称此类回归问题为多元回归 。 线性 回归预测多数是利用多元线性回归方程 ， 通过寻找与因变量 具有较强关联关系的因素作为自变量 ， 计算回归系数， 并经过 ， 。 相关分析和显著性检验后 最终确定回归预测方程 其一般 形式如下： （ 1） Y = b + a1 X1 + a2 X2 + … + a n X n a1 ， a2 ， a n 为回归系数。 目前较典型的线性回归预测 式中： b， 模型有两种： 伊·阿拉加尔模型和北京模型 。 1． 2 非线性回归预测模型 为便于定量描述 驾驶员的人为失误可能导致交通事故 ， ［1 ］ 人为失 误 对 交 通 事 故 的 影 响 ， 采用人为失误率预计法 （ THERP 法） ， 得出驾驶员总的操作失误率 P 总 、 人为失误率 P 与事故发生总量 Y 之间的关系。 参照 Logistic 的建模思想， 建 －bp a， b 为待识别参数， 立模型为 y = k / （ 1 + ae ） （ k， 且均大于 0 ） 。通过公式转换， 可得： y = k0 / （ 1 + a0 e －b0p ） + Δk / （ 1 + a0 e －b0p ） + Δa（ － k0 e －b0p ） （ 2） / （ 1 + a0 e ） + Δb / （ k0 a0 + e ） / （ 1 + a0 e ） 1． 3 灰色预测模型 GM（ 1 ， 1 ） 模型是最常用的一种灰色模型 ， 其一般形式为： （ 0） （ 1） x （ k） + x （ k） = μ ， 参数辨识过程如下： （ 1 ） 构造数据矩阵 B 1 1 － 2 ［ x （ 1） （ 1 ） + x （ 1） （ 2） ］ － 1 ［ x （ 1） （ 2 ） + x （ 1） （ 3） ］ 1 B = 2 … … 1 （ 1） （ 1） － 2 ［ x （ n － 1 ） + x （ n） ］ 1 T （ 2 ） 构造数阵向量 y n = ［ x （ 0） （ 2 ） ，x （ 0） （ 3 ） ， …， x （ 0） （ n） ］ （ 3 ） 作最小二乘法计算， c = 求参数 、 μ， B）
［ 1］ J］ ．广 刘建齐． 道路交通事故预测中的灰色预测模型［ 2003 ， 28 （ 4 ） ： 100 —109． 西交通科技， ［ 2］ ． 南京： 东南大学出版 过秀成． 道路交通安全学［M］ 2001． 社， ［ 3］ 成卫， 张瑾， 李学敏著． 城市道路交通安全理论模型与 方法． 云南人民科技出版社： 2005． ［ 4］ 郑建湖， 黄明芳， 陈慧． 福州市道路交通事故灰色预 J］ ． 武汉理工大学学报 （ 交通科学与工 测模型的构建与实现［ 2011 ， （ 03 ） 程版） ，
序 年 号t 份 0 2000 51 51 0 0 1 2001 147 139 8 2 2002 320 298 22 3 2003 778 718 60 7 ． 71 % 4 2004 1164 1069 95 8 ． 16 % 5 2005 2886 2778 108 3 ． 74 %