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基于GM（1，1）和神经网络的组合模型对甘肃省交通事故的分析与预测

作　者: 刘海申
导　师: 张力远
学　校: 兰州商学院
专　业: 统计学
关键词: 灰色神经网络组合预测模型道路交通事故
分类号: U491.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 61次
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内容摘要

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,预测的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况,对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价,有效地控制各影响因素,以达到减少交通事故的目的。本文首先对全国和甘肃省道路交通事故进行了分析和安全评价,通过与全国道路交通事故的现状进行对比,总结出甘肃省道路交通事故发生的特点和规律；其次对现有的道路交通事故预测方法进行分析和评价,针对道路交通系统的特点,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)和神经网络组合预测模型,对甘肃省道路交通事故进行预测,实证结果表明,该组合预测模型既能反映道路交通事故时序的总体趋势性又能捕捉道路交通系统的随机波动性,其预测误差较小,模拟精度明显优于单一的灰色新陈代谢GM(1,1)模型；最后考虑到道路交通事故的影响因素,本文基于灰色关联分析方法从众多的影响因素指标中筛选出五个重要的因素指标,即城镇人口、乡村人口、货运量、民用汽车保有量和机动车驾驶员人数,将其引入预测模型,建立了GM(0,5)模型,进一步探究道路交通事故与各个主要影响因素的数量关系,经实际检验,人在交通事故中起着关键作用。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-14
  1.1 研究背景  9
  1.2 研究的目的和意义  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-12
  1.4 本文研究的主要内容  12-14
2 道路交通事故分析与安全评价  14-20
  2.1 道路交通事故影响因素  14
  2.2 道路交通事故分析与安全评价  14-17
    2.2.1 我国道路交通事故现状  15
    2.2.2 我国道路交通事故特点  15-17
  2.3 甘肃省道路交通事故分析与安全评价  17-20
    2.3.1 甘肃省道路交通事故现状  17-18
    2.3.2 甘肃省道路交通事故特点  18-20
3 道路交通事故预测方法分析  20-24
  3.1 道路交通事故预测概述  20-21
    3.1.1 道路交通事故预测的含义  20
    3.1.2 道路交通事故预测类别和要求  20-21
  3.2 道路交通事故预测的现有方法  21-24
    3.2.1 统计回归分析方法  21-22
    3.2.2 时间序列分析方法  22
    3.2.3 灰色预测方法  22-23
    3.2.4 神经网络预测方法  23
    3.2.5 组合预测方法  23-24
4 灰色系统和神经网络理论基础  24-33
  4.1 灰色系统理论概述  24-28
    4.1.1 灰色GM(1,1)模型的构建  24-25
    4.1.2 灰色GM(1,1)模型的检验  25-28
    4.1.3 灰色新陈代谢模型  28
  4.2 神经网络理论概述  28-33
    4.2.1 BP神经网络及其学习算法  29-30
    4.2.2 BP神经网络设计的一般原则  30-33
5 基于GM(1,1)和BP神经网络的交通事故组合预测模型  33-38
  5.1 组合预测模型的可行性  33
  5.2 组合预测模型的基本思路  33
  5.3 实证分析  33-38
    5.3.1 灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测  33-36
    5.3.2 组合预测模型预测  36-37
    5.3.3 组合预测模型评价  37-38
6 基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型  38-46
  6.1 道路交通事故影响因素的灰色关联分析  38-40
  6.2 基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型  40
  6.3 实证分析  40-46
7 结论与展望  46-48
  7.1 本文的主要结论  46-47
  7.2 研究展望  47-48
参考文献  48-51
附录  51-63
后记  63

基于GM（1，1）和神经网络的组合模型对甘肃省交通事故的分析与预测

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