【摘要】：為提高交通事故預(yù)測(cè)精度,基于熵值法構(gòu)建UGM(1,1)-Holt組合預(yù)測(cè)模型,將滑動(dòng)轉(zhuǎn)移概率思想引入馬爾科夫鏈模型,實(shí)現(xiàn)組合預(yù)測(cè)優(yōu)化。應(yīng)用該模型擬合分析2003—2011年湖北省交通事故死亡人數(shù)的歷史數(shù)據(jù),并以2012—2014年數(shù)據(jù)驗(yàn)證其有效性。通過實(shí)例對(duì)比UGM(1,1)模型、Holt指數(shù)平滑模型、組合預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明:相比前3種模型,提出的組合預(yù)測(cè)優(yōu)化方法擬合值平均相對(duì)誤差(MRE)為0.45%,3年預(yù)測(cè)值MRE為1.25%,能有效獲取單一模型優(yōu)勢(shì),預(yù)測(cè)精度更高。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of traffic accident prediction, the UGM (1,1)-Holt combined prediction model is constructed based on entropy method, and the sliding transfer probability is introduced into Markov chain model to realize the optimization of combinatorial prediction. The model is used to fit and analyze the historical data of traffic accident deaths in Hubei Province from 2003 to 2011, and the validity of the model is verified by the data from 2012 to 2014. The prediction accuracy of UGM (1,1) model, Holt exponential smoothing model, combined prediction model and combinatorial prediction optimization model are compared by examples. The results show that, compared with the first three models, the average relative error (MRE) of the proposed combinatorial prediction optimization method is 0.45%, and the predicted MRE of three years is 1.25%. It can obtain the advantage of a single model effectively, and the prediction accuracy is higher than that of the previous three models.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)中國(guó)應(yīng)急管理研究中心;安全預(yù)警與應(yīng)急聯(lián)動(dòng)技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)專項(xiàng)資助(2016YFC0802509) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目資助(51604204,71501151) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目資助(16CTQ022) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(WUT:2016-VI-001)
【分類號(hào)】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 王文博;陳紅;韋凌翔;;交通事故時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2016年06期

2 趙江平;丁佳麗;;基于小波分析的灰色GM(1,1)模型道路交通事故預(yù)測(cè)[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2015年12期

3 李鈴鈴;仇蕾;;基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的水上交通事故預(yù)測(cè)[J];交通信息與安全;2014年03期

4 石永杰;林燕凌;鄒燕歆;景林;吳盧榮;;基于灰色拓?fù)涞闹袊?guó)交通事故死亡人數(shù)預(yù)測(cè)模型[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2013年20期

5 趙玲;許宏科;程鴻亮;;基于最優(yōu)加權(quán)組合模型的道路交通事故預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年24期

6 張曉東;張浩;陳亮;肖英杰;;基于負(fù)二項(xiàng)回歸的水上交通事故分析與預(yù)測(cè)[J];上海海事大學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

7 馬國(guó)忠;張翠;;道路交通事故死亡人數(shù)的灰色-周期外延組合模型[J];交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào);2010年04期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王芳;;基于最優(yōu)加權(quán)組合模型的體檢人數(shù)預(yù)測(cè)研究[J];現(xiàn)代醫(yī)院;2017年08期

2 夏陸岳;劉勇;潘海天;;基于AFSA-BPNN的MRVM模型非線性融合建模[J];浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2017年03期

3 宋英華;程靈希;劉丹;呂偉;;基于組合預(yù)測(cè)優(yōu)化模型的交通事故預(yù)測(cè)研究[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2017年05期

4 王昊;楊亞東;馬勇;汪飛翔;;基于零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型的內(nèi)河水上交通人命安全分析[J];安全與環(huán)境學(xué)報(bào);2017年02期

5 陳海龍;彭偉;;改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通事故預(yù)測(cè)中的研究[J];華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

6 楊越;胡斌;趙璐;;基于交通流時(shí)間序列和層次聚類的應(yīng)急航路劃設(shè)[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2017年02期

7 龍興旺;蘇成利;李平;;基于多模型預(yù)測(cè)有效度的乙烯產(chǎn)品質(zhì)量軟測(cè)量[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2017年01期

8 田順;魏朗;劉晶郁;楊煒;;全速度多工況下客車橫向轉(zhuǎn)移率預(yù)測(cè)研究[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2016年11期

9 周瑞;金會(huì)慶;張樹林;;基于“三道防線”干預(yù)后駕駛員事故發(fā)生概率的數(shù)學(xué)模型[J];道路交通與安全;2016年05期

10 張忠強(qiáng);崔兵;崔浩;路闊;;建筑物變形預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析[J];山西建筑;2016年28期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張志勇;黃彩霞;劉鑫;杜榮華;;道路交通事故的非線性偏最小二乘回歸建模[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2015年07期

2 李蕊;趙麗華;;交通事故人員傷亡的影響因素分析[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2015年04期

3 韋凌翔;陳紅;王龍飛;趙丹婷;邵海鵬;;誘發(fā)道路交通事故的關(guān)鍵因子分析方法研究[J];交通信息與安全;2015年01期

4 孫軼軒;邵春福;計(jì)尋;朱亮;;基于ARIMA與信息�；疭VR組合模型的交通事故時(shí)序預(yù)測(cè)[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年03期

5 詹偉;呂慶;尚岳全;;高速公路隧道群交通事故灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2014年01期

6 張曉東;張浩;陳亮;肖英杰;;基于負(fù)二項(xiàng)回歸的水上交通事故分析與預(yù)測(cè)[J];上海海事大學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

7 趙景麗;馬建新;吳興偉;鄧躍;;基于GM(1,1)和BP網(wǎng)絡(luò)的港口吞吐量預(yù)測(cè)[J];大連交通大學(xué)學(xué)報(bào);2013年03期

8 劉洋;馬壽峰;;基于聚類分析的非參數(shù)回歸短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法[J];交通信息與安全;2013年02期

9 張婷;鄔惠國(guó);;基于灰理論的水上交通事故量預(yù)測(cè)研究[J];中國(guó)水運(yùn)(下半月);2013年02期

10 張欣欣;軒少永;席永濤;胡甚平;;基于HFACS的海上交通事故原因系統(tǒng)分析[J];上海海事大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張疆涌;;綜合權(quán)組合預(yù)測(cè)[J];硅谷;2009年24期

2 劉延平;邵悅?cè)?李衛(wèi)東;;我國(guó)鐵路客運(yùn)量的組合預(yù)測(cè)[J];物流技術(shù);2010年07期

3 柴元春;;我國(guó)能源總產(chǎn)量的組合預(yù)測(cè)[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年04期

4 孫李紅;;基于灰色組合預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)債券余額預(yù)測(cè)[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年02期

5 周偉,王建軍,武常吉,劉洪;陜西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的組合預(yù)測(cè)研究[J];西安公路交通大學(xué)學(xué)報(bào);1997年03期

6 肖智,李春紅,李瀠兵,鐘波;遺傳算法在經(jīng)濟(jì)混沌組合預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年11期

7 夏明雷,劉瀾;社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的組合預(yù)測(cè)研究[J];交通科技與經(jīng)濟(jì);2005年03期

8 張磊;鄭丕諤;;物資招標(biāo)采購中組合預(yù)測(cè)的線性規(guī)劃方法[J];工業(yè)工程;2007年01期

9 杜云飛;陳孟野;高永獻(xiàn);;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種組合預(yù)測(cè)的構(gòu)建與應(yīng)用[J];河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

10 田光理;苑紅偉;牛德寧;;基于粗糙集理論的短時(shí)交通流組合預(yù)測(cè)研究[J];道路交通與安全;2010年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前9條

1 孫將平;葉志斌;季永青;;浙江省水路貨運(yùn)量最優(yōu)組合預(yù)測(cè)[A];第六屆長(zhǎng)三角科技論壇航運(yùn)分論壇暨江蘇省航海學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

2 劉平;張莉;馬秀蘭;;烏魯木齊市農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值的組合預(yù)測(cè)研究[A];Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China[C];2000年

3 李國(guó)鋒;陳緒根;;山東省勞動(dòng)力就業(yè)需求組合預(yù)測(cè)研究[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第9卷）[C];2008年

4 田瑾;項(xiàng)靜恬;陳殿斌;;多種時(shí)間序列建模及組合預(yù)測(cè)的比較和改進(jìn)[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1999年

5 李存金;;簡(jiǎn)單平均法下的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)問題研究[A];管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)進(jìn)展——全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集（第3卷）[C];1995年

6 劉茂余;于麗英;;一種組合預(yù)測(cè)新方法的研究[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第九屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2008年

7 樊英;張秋菊;;工業(yè)增加值預(yù)測(cè)系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)[A];中國(guó)企業(yè)運(yùn)籌學(xué)[C];2006年

8 吳登生;李建平;孫曉蕾;;考慮模型相關(guān)性的組合預(yù)測(cè)過程中單項(xiàng)模型篩選研究[A];中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A02管理科學(xué)[C];2014年

9 吳文東;吳剛;魏一鳴;范英;;基于相關(guān)系數(shù)的鋼材需求量組合預(yù)測(cè)[A];第十屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 趙欣;小世界網(wǎng)絡(luò)理論及其在風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2015年

2 劉啟浩;風(fēng)險(xiǎn)值組合預(yù)測(cè)的理論與實(shí)證[D];北京工業(yè)大學(xué);2009年

3 蔣傳進(jìn);基于模型遴選規(guī)則的自適應(yīng)組合預(yù)測(cè)研究[D];東華大學(xué);2014年

4 郭曉君;灰色自憶性組合預(yù)測(cè)拓展模型及應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

5 譚泗橋;支持向量回歸機(jī)的改進(jìn)及其在植物保護(hù)中的應(yīng)用[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

6 王富強(qiáng);風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)及模擬的理論與方法研究[D];華北電力大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 馬艷玲;組合預(yù)測(cè)在醫(yī)藥流通企業(yè)銷售預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 陳嵩;組合預(yù)測(cè)技術(shù)及其在功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

3 馬斌;基于人工智能的短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2016年

4 沈達(dá);我國(guó)通貨膨脹率的波動(dòng)與組合預(yù)測(cè)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2016年

5 楊冬強(qiáng);風(fēng)力發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)研究[D];鄭州大學(xué);2016年

6 安秋嫻;貴州省中期用電需求組合預(yù)測(cè)[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

7 劉旭;基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型優(yōu)化研究與實(shí)現(xiàn)[D];華北電力大學(xué);2016年

8 黃萬坦;公路瀝青路面使用性能預(yù)測(cè)模型研究[D];重慶交通大學(xué);2015年

9 葉晨;風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

10 丁詠梅;我國(guó)股票價(jià)格的組合預(yù)測(cè)[D];華中科技大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：2453704