北京市道路交通事故致死率的分析与预测

根据北京市道路交通事故的统计资料,以交通事故致死率为指标,对北京市目前道路交通安全情况进行评价.并基于灰色预测理论,建立北京市道路交通事故死亡人数的灰色GM(1,1)预测模型.预测结果显示,北京市未来几年道路交通事故死亡人数虽处于下降趋势,但死亡人数仍在千人左右,平均每起事故死亡人数仍处于上升趋势,道路交通事故致死率仍然偏高.道路交通管理部门应加大惩治道路交通违法行为力度,以控制道路交通事故的严重后果.     

基于灰色关联及模糊综合评价法的道路交通安全风险评价

针对我国道路交通安全风险评价问题,从交通事故发生率、交通事故严重程度和交通事故发生趋势三个方面,筛选出反映交通安全综合风险的9项指标.引入灰色关联分析法确定指标权重,运用模糊综合评价法定量计算风险值,并将方法应用于我国其中的31个省市2013年道路交通安全综合风险评价研究.结果表明:我国道路交通安全风险平均值为55.1679.西北地区和东南地区的9个省市属于高风险等级,中风险区域广泛分布于中部、东北和西南地区;低风险区域为吉林省、内蒙古自治区、贵州省和北京市.     

基于模糊理论的交通安全评价方法的研究

道路交通安全系统的内部结构极为复杂,影响因素众多,各因素都具有模糊性.在综合研究分析国内外道路交通安全评价方法的基础上,对以往发生的道路交通事故资料进行分析,利用模糊评价理论,选取合理评价指标,建立了基于模糊的道路交通安全评价模型,对道路交通的安全性进行合理评价.     

灰色关联分析在中国交通事故综合评价中的应用

利用数学软件M ATLAB制作了一个多元灰色关联分析工具箱,并用该工具箱对1997~2006年中国31个地区交通事故统计数据进行多元灰色关联分析,从18个社会经济因素中找出了对交通事故指标影响关系最为密切的几个社会经济因素,并对中国31个地区10年交通事故危害程度作综合评价.研究表明:各地区"生产总值"及"旅客周转量"等社会因素对交通事故四个指标(发生起数、死亡人数、受伤人数和损失折款)影响最大;多考虑"生产总值"及"旅客周转量"两个指标对31个地区的交通事故危害程度的综合评价,比仅仅考虑四个交通事故指标的综合评价,结果更为合理;1997~2006年中国交通事故最为严重的前3个地区为:广东、浙江、福建.研究结果可供交通管理部门参考.     

加权马尔可夫模型在道路交通受伤人数预测中的应用

为提高交通事故预测的可靠性,首先应用有序聚类的方法建立交通受伤人数的分级标准;然后针对事故受伤人数为相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫链模型来预测未来交通事故受伤人数的升降变化状况;最后以北京市1970-2010年共41年的事故受伤人数为例对该方法进行了具体应用,取得了较为满意的结果,为交通事故受伤人数的预测分析提供了新的途径.     

基于MATLAB的交通事故发生规律的模糊分布拟合

借助于数学软件MATLAB,运用模糊数学方法,探讨中国交通事故发生及危害的变化规律.首先,作中国交通事故统计数据的散点图,观察发现交通事故的变化同时具有线性增长总趋势和波动性特征,呈现出复杂的非线性组合特点;再对这些数据进行归一化处理,给出交通事故的模糊隶属函数;最后对交通数据进行分布拟合、组合回归处理,得到交通事故非线性模糊分布函数.结果表明,随着时间的变化,中国交通事故的死亡人数呈线性与正态叠加波动上升趋势,受伤人数呈线性与正弦叠加波动上升趋势,发生起数与损失折款都呈双峰正态分布波动趋势,2002年以来交通状况正在好转.得到的结果能客观地反映交通事故的现状分布和精确地刻划中国交通事故发生及危害变化规律,对于交通事故预测、综合治理具有重要的理论意义和应用价值,可供交通事故研究和有关部门制定交通安全管理决策作参考.     

基于集对分析的社会评价模型及副省级市实证

依据"坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观内涵,根据人民生活质量,教育卫生等五个准则层构建了社会综合评价指标体系,建立了基于集对分析组合评价的社会评价模型,并采用中国10个副省级城市的截面数据进行实证研究。本文的创新及特色一是通过国民幸福指数、基尼系数等指标层和人民生活质量、人口与就业等准则层的设计来贯彻以人为本的科学发展观原则。二是根据不同评价方法的评价结果的同一度确定评价对象的最终排名次序,解决了不同评价方法对同一个评价对象给出的不同排序结果的协调问题,避免了不同评价方法对同一评价对象排序截然不同的现象。三是研究结果表明,从评价指标上看,影响我国副省级城市社会发展最主要的因素分别是国民幸福指数、国家财政性教育经费占GDP的比例和基尼系数,而每万人治安案件发生率、最低生活保障线下人口比重、每10万人交通事故死亡人数则对其影响很小;从准则层上看,影响我国副省级城市社会发展的评价准则从重要到不重要的排序依次是人民生活质量、教育卫生、人口与就业、社会保障和社会秩序安全。四是把社会评价的对象深入到我国10个典型副省级城市进行实证研究。     

基于小波分析的灰色GM(1,1)模型道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,针对灰色GM(1,1)预测模型对波动性较大道路交通事故序列预测精度较低的缺点,引入小波分析理论,在小波分析理论的基础上建立灰色GM(1,1)预测模型.通过小波分析将某省2002-2009年道路交通事故起数分解成多层近似平稳的数据序列,然后对低频重构序列建立GM(1,1)模型进行预测.仿真结果表明,方法的预测结果比直接用灰色GM(1,1)模型更拟合原始数据,预测效果更好.预测结果可以为交通部门科学监管和制定决策提供一定的指导.     

中国交通事故损失的超越对数生产函数模型

根据中国交通事故的统计数据,借助于超越对数生产函数模型,定量探讨国内生产总值等社会因素对交通事故的直接损失的影响,首先根据中国在1979-2007年的有关交通事故的统计数据,利用相关分析找出影响直接财产损失的主要指标,分别为国内生产总值、全国总人口、民用汽车拥有量、机动车驾驶员数量,并以这些主要指标为投入,研究了该模型各种投入对交通事故的直接损失的产出弹性和替代弹性.借助于MATLAB和SPSS,建立超越对数生产函数模型.模型的理论值与真实值的平均相对误差为0.0849,预测2009年和2010年的交通事故直接财产损失分别为14.6亿元和16.9亿元.     

基于权的最小平方法的山区道路交通安全度模糊综合评价

针对山区道路交通特点,综合考虑影响山区道路交通安全度的人、车、路、环境等主要因素,运用层析分析法构建道路交通安全度评价指标体系,基于权的最小平方法建立模糊综合评价模型,并利用加权平均原则对其进行综合评价.以云南省罗富路"者桑"段为例,结果表明该模型可以有效的反映道路的安全状况,且权的最小平方法可以实现道路交通安全度主要影响因素权重系数的精确分配,合理反映各评价指标的重要性,为提高道路的交通安全性奠定基础.     

随机化交通灯的二维元胞自动机交通模型

元胞自动机交通模型以简单的规则反映交通系统中的多种因素，可以分析各种交通现象，且可在计算机上方便、高效地运作·Ｂｉｈａｍ－Ｍｉｄｄｌｅｔｏｎ－Ｌｅｖｉｎｅ模型（ＢＭＬ模型）实现了二维交通问题的元胞自动机模型的模拟研究·本文对ＢＭＬ模型作了改进，解除了该模型中关于交通灯同步变化的限制·在新模型中，每个路口的交通灯可以自由选定起始工作时间和变化节奏，于是可以更全面、准确地反映交通灯对交通系统性能的影响·本文还对新模型中出现的若干新效应作了解释·     

Heavy and light traffic in fluid models with burst arrivals

We consider the problem of finding a heavy and light traffic limits for the steady-state workload in a fluid model having a continuous burst arrival process. Such a model is useful for describing (among other things) the packetwise transmission of data in telecommunications, where each packet is approximated to be a continuous flow. Whereas in a queueing model, each arrival epoch,t _n , corresponds to a customer with a service timeS _n , the burst model is different: each arrival epoch,t _n , corresponds to a burst of work, that is, a continuous flow of work (fluid, information) to the system at rate 1 during the time interval [t _n ,t _n +S _n ]. In the present paper we show that the burst and queueing models share the same heavy-traffic limit for work, but that their behavior in light traffic is quite different.Research supported by the Japan Society for the Promotion of Science, during the author's fellowship in Tokyo.Research funded by C & C Information Technology Research Laboratories, NEC, and the International Science Foundation.     

稳健交通均衡模型的SDP松弛

交通均衡问题在城市交通管理中具有重要意义.研究均衡交通的目的是通过对稳定交通流进行量化分析、,为决策者提供交通规划及管理的依据.Wardrop交通均衡原理是描述交通均衡问题的基石,本文在其扩展之一的稳健Wardrop(Robust Wardrop,简记为RW)互补均衡模型的基础上,将不确定因素的盒子约束改进为球约束,以改善原有模型的保守度.其次给出带有不确定因素的稳健Wardrop极小化形式及其确定性稳健对应模型(Robust Counterpart,简记为RC).最后通过SDP松弛手段将稳健对应模型(RC)松弛为容易的线性半定规划问题进行求解,并给出实例说明,为不确定因素影响下的交通均衡问题提供了一种新的有效模型及解法.     

A hybrid macroscopic-based model for traffic flow in road networks

Recently, the unquestionable growth of interest to increase the operational efficiency and capability of transportation systems led to the development of a large number of traffic modeling theories. One of the major operational issues when developing a transportation system management model lies in the selection of the appropriate methodological approach with respect to several decisions, such as the selection of the type of input and output data as well as the qualitative representation and the computational power of the model. Despite the considerable effort in the area, there is still not an approach which per se models effectively the various dynamically evolving features of traffic in road networks. The present paper addresses this issue by introducing a new hybrid approach which combines the complementary features and capabilities of both continuum mathematical models e.g. 1, 6, 23 and 26 and knowledge-based models e.g. 7, 22 and 28 in order to describe effectively traffic flow in road networks.     

多模式城市交通网络随机用户平衡配流模型

本文考虑了影响出行者选择出行方式的多种因素(如出行时间、花费、舒适性等),分析了多种交通方式并存的城市交通网络,基于随机用户平衡理论构造了多模式的交通配流模型,并证明了模型解的等价性和惟一性,给出了求解算法.     

A new cellular automaton model for traffic flow

Establishment of effective traffic models to reveal fundamental traffic characteristics is an essential requirement in the design, planning and operation of transportation systems. In 1992 Nagel and Schreckenberg presented a cellular automaton model describing traffic flow of N cars on a single lane and applied it in the famous project TRANSIMS on transportation simulation. In this paper, the author proposes a new model for the same problem and gives a comparison of simulation results with the former ones. The comparison shows that the new model works better under the condition of high traffic density.     

基于面板数据的公路交通事故实证研究

本文采用面板数据的固定效应回归模型,对交通事故死亡率与迅猛增长的交通需求和相对滞后的公路及相关的基础设施之间的矛盾之间的关系进行定量分析,研究结果很好地印证了我国交通安全的现实状况.     

基于BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是交通研究的一个重要课题.以我国交通安全状况为研究对象,依据我国道路交通事故的特点,利用神经网络具有自学习、自组织、自适应能力特性,运用神经网络的方法及我国多个年度道路交通事故统计数据,建立了道路交通事故神经网络宏观预测模型,预测精度符合道路交通事故预测的要求.     

移动GSM网话务量的ARIMA模型的建立及其预测

本文用ARIMA模型对株洲移动GSM网的话务量进行了建模分析和预报，研究表明ARIMA模型不但适合株洲移动GSM网话务量的非平稳时间序列的特点，而且预测效果比较理想。结果表明，ARIMA（1，1，1）提供了较精确的预测结果，可以用来对未来几周的话务量进行预测，有一定的实际价值。     

城市交通系统的管理与控制综述（一）

本文综述了几类典型的城市交通控制系统和交通分配模型。