基于残差修正灰色预测模型的北京市道路交通事故预测分析

社会机动车使用量的增加带来的道路交通安全问题日益突出.对北京市道路交通事故预测进行了研究.采用灰色GM(1,1)预测模型对北京市城市道路交通事故进行了预测,并根据预测结果精度等级进行了残差修正,得出了具有科学性的预测结果.此外,通过灰色关联度分析对北京市交通事故的各相关因素进行了比较,为交通管理部门有效地控制交通事故的发生提供参考.     

基于最小二乘法的道路交通事故预测机理模型

基于相似理论提出一种新的道路交通事故预测方法,建立了新的交通事故预测非线性机理模型,作为道路交通事故预测的初步探讨.采用机动车保有量作为模型的输入变量,非线性最小二乘法求出模型参数.通过计算表明新预测模型预测精度较高,有应用价值,同时也为交通事故预测提出了新的预测理论.     

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.     

正态判别中完全贝叶斯和贝叶斯最小二乘准则的比较

本文研究了两个具有相同协方差阵的多元正态总体在自然共轭先验分布下的判别分析问题，证明了当可观察变量的个数趋无穷时，贝叶斯判别函数与一基于样本的判别函数渐近等阶。     

考虑信息熵模型的道路交通安全态势模型

分析道路交通事故统计中的交通事故数、死亡人数和受伤人数,并且将这三种统计数据和某地区的机动车辆数和机动车驾驶人数相结合,分别得到万车交通事故数和万人死亡人数和万人受伤人数,建立信息熵模型(information entropy model)对以上数据进行分析研究,从而得出评价交通安全程度的指标.这种方法突破了以往仅停留在万车死亡人数的指标上,且以往的研究方法还需采用专家评价法或德尔菲等定性评价方法,此评价方法对道路交通安全的分析更客观.最后以北京和天津近三年的交通事故统计数据为案例进行分析,研究结果表明:2012年至2014年间北京道路交通安全评价指标主要以交通事故起数认定所在年的道路交通安全状况,天津道路交通安全评价指标主以交通事故造成的受伤人数认定所在年的道路交通安全状况,且北京三个指标的G_i均高于天津,因此北京交通安全水平要低于天津.     

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.     

我国城市消费者寿险购买行为的影响因素及预测

通过文献回顾、专家访谈和问卷调查,确定了8种对消费者寿险购买行为有重要影响的个体态度变量。根据在全国10个城市进行问卷调查所获得的态度变量和人口统计学变量数据,采用判别分析和Logistic回归的方法分别建立了消费者寿险购买行为的预测模型。对模型的评价表明,2个模型都有较好的预测精度;若将两个模型的联合应用,能取得更好的预测效果,对寿险营销管理具有重要的参考价值。     

论带有趋势变化的变量的相关:数值试验

当计算相关的二个变量都包含有明显的趋势变化成分时,原变量之间的相关特征可能被歪曲(夸大或者缩小).对此问题进行了数值试验,结果表明,变量带有性质相反的趋势变化,会使这二个变量之间的相关系数减小(正相关的数值减小,负相关被夸大).变量带有性质相同的趋势变化,会使这二个变量之间的相关系数增加(正相关被夸大,负相关数值变小).数值试验还表明,趋势变化对相关的影响具有可交换性.只要不改变它们趋势变化的数值,它们叠加的变量互相交换,影响相关系数的后果是一样的;研究还指出,二个变量有相同的变化趋势时,对相关的影响会更大些.给出了实例.     

正态判别中完全贝叶斯和贝叶斯最小二乘准则的比较(英语)

本文研究了两个具相同协方差阵的多元正态总体在自然共轭九验分布下的判别分析问题,证明了当可观察变量的个数趋无穷时,贝叶斯判别函数与一基于样本的判别函数渐近等价。     

钕铁硼热变形多响应稳健参数设计

以钕铁硼热变形过程为研究对象,选取矫顽力、剩磁、最大磁能积这3个重要技术参数为响应变量,分析温度、变形速率、变形百分比、快淬粉末粒径、铜管高度这5个可控因子对钕铁硼磁性能的影响.基于偏最小二乘回归建立了多响应的回归方程,通过损失偏差函数,确定了最佳的因子水平,有效地解决了相关多变量的稳健设计问题,对今后相关研究具有一定的借鉴意义.     

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.     

北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用

利用灰色预测理论,根据北京市1999～2006年道路交通事故的统计资料,建立了北京市道路交通事故发生次数的灰色GM(1,1)预测模型,并根据实际数据的特点,对所建立的模型进行了改进.经证实,改进后的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果与实际相符.GM(1,1)模型的预测结果可为北京市道路交通管理部门制定预防交通事故的措施提供重要的数据支持和理论依据,这对加强北京市的道路交通管理、改善北京市的道路交通安全状况将具有一定的现实意义.     

基于GA-ELM的水上交通事故严重程度影响因素识别研究

水上交通事故严重程度影响因素的识别对从根本上减少严重事故件数、降低事故危害和损失具有重要意义。在历史事故报告的基础上,构建并量化事故影响因素集,提出以极限学习机(ELM)为一般事故、严重事故的二分类器,以遗传算法(GA)为因素搜索算法的GA-ELM因素识别模型。对发生在我国水域的737件水上交通事故进行实证研究,并与以支持向量机(SVM)为分类器的GA-SVM模型进行对比分析。结果表明,GA-ELM模型识别出时段、人为致因、环境致因等9个事故严重程度影响因素,较GA-SVM模型结果更为精简,且分类精度较不做因素识别时分别提高8.2%、7.1%。此外,GA-ELM大大缩短运算时间。由此可见,GA-ELM可为水上交通事故严重程度影响因素识别提供一个较好的方法。     

高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型

在分析我国高速公路交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论,建立了高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型.通过对2000～2007年我国高速公路交通事故死亡人数进行实例分析,发现灰色Verhulst模型的预测精度高于GM(1,1)模型.结果表明,灰色Verhulst模型的预测结果较好的反映了高速公路交通事故的发展趋势,该模型用于高速公路交通事故预测是可行的.     

Measuring the relevance of factors in the occurrences of events

A new way to compare the relevance of the different factors intervening in the occurrences of an event is presented and developed in this paper. The idea behind the method comes from cooperative game theory but the focus is slightly different because factors are not necessarily rational decision-makers and because the only data available are obtained by repetition of the event. The concept of relevance measure for a factor in a set of data is introduced, some significant examples are given and the main properties of relevance measures are defined and studied. One of these measures, the fair measure, is proved to have interesting properties which characterize it. Two real world situations, one about traffic accidents and the other one about mining accidents, both of them with real data, are used to show the use of relevance measures to compare factors in each one of these events.     

The cost-benefit analysis of traffic safety measures based on behavior analysis

The purpose of cost-benefit analysis is to provide information for better decision-making for the future which is full of uncertainty. The results of cost-benefit analysis are not based on empirical evidence but on prediction with a theoretical basis. This paper shows what kind of traffic safety measure is most effective for the prevention of traffic accidents on the basis of behavior analysis.The role played by the human being is significant in driving. In this study, the behavioral units of driving are stipulated from the viewpoint that the driver's behavior is materialized at a point where human, vehicle and environmental factors are concerned. According to the psychological idea that behavior shifts with the shifts of environment, the shifts of driver's behavior by the establishment of traffic safety measures will be discussed. On the other hand, the correspondence between accident examples and behavioral units will be discussed by accident analysis, and in conclusion the decrease in accidents will be predicted by the shifts of behavior due to traffic safety measures. The method for deciding the priority order of establishing traffic safety measures will be explained considering the expenses for taking these measures.     

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.     

Estimating freeway traffic measures from mobile phone location data

The worldwide propagation of mobile phone and the rapid development of location technologies have provided the chance to monitor freeway traffic conditions without requiring extra infrastructure investment. Over the past decade, a number of research studies and operational tests have attempted to investigate the methods to estimate traffic measures using information from mobile phone. However, most of these works ignored the fact that each vehicle has more than one phone due to the rapid popularity of mobile phone. This paper considered the circumstance of multi-phones and proposed a relatively simplistic clustering technique to identify whether phones travel in the same vehicle. By using this technique, mobile phone data can be used to determine not only speed, but also vehicle counts by type, and therefore density. A complex simulation covering different traffic condition and location accuracy of mobile phone has been developed to evaluate the proposed approach. Simulation results indicate that location accuracy of mobile phone is a crucial factor to estimate accurate traffic measures in case of a given location frequency and the number of continuous location data. In addition, traffic demand and clustering method have a certain effect on the accuracy of traffic measures.