本文關(guān)鍵詞：道路交通事故死亡人數(shù)預(yù)測模型對比研究

  更多相關(guān)文章： 交通安全 道路交通事故 灰色理論 馬爾科夫理論 死亡人數(shù) 預(yù)測模型

【摘要】：為準確預(yù)測交通事故死亡人數(shù),選取人、車、路和經(jīng)濟發(fā)展水平作為主要因素,建立GM(1,1)和Verhulst模型,進行事故預(yù)測和精度分析。結(jié)合馬爾科夫方法,對已建立的模型進行修正,構(gòu)建GM(1,1)-Markov,GM(1,3)-Markov和Verhulst-Markov模型。應(yīng)用上述模型預(yù)測安徽省2012—2014年交通事故死亡人數(shù)。分析結(jié)果表明:應(yīng)用GM(1,1)-Markov模型,3年預(yù)測值的相對誤差分別為-8.4%,-12.81%和-13.18%;應(yīng)用GM(1,3)-Markov模型,3年預(yù)測值的相對誤差分別為-31.86%,-44.66%和-57.50%;應(yīng)用Verhulst-Markov模型,3年預(yù)測值的相對誤差分別為-2.68%,-2.88%和-2.42%。Verhulst-Markov模型的預(yù)測精度更高,可用來預(yù)測今后的道路交通事故死亡人數(shù)。
【作者單位】： 長安大學(xué)公路學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 交通安全 道路交通事故 灰色理論 馬爾科夫理論 死亡人數(shù) 預(yù)測模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(51308177,51178158) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助課題(20120111120021)
【分類號】：U491.31
【正文快照】： 等[2]構(gòu)建了事故傷亡人數(shù)與道路速度限制關(guān)系模型,用于事故微觀預(yù)測;MIAOU[3]提出可以用Poisson隨機分布和單位時間的平均值來描述事故發(fā)生次數(shù),從而確定事故的多發(fā)路段。國內(nèi)張鐵軍等[4]研究了Poisson系列模型在交通事故預(yù)測中的適用性,指出在常規(guī)狀態(tài)時,負二項模型較為交通

【相似文獻】

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本文編號：653223