基于一种灰色综合关联模型的区域客运结构优化研究

为实现客运结构总体区域优化,运用灰色系统理论中的灰色综合关联分析模型,以珠三角地区客运结构为研究对象进行实证研究,建立了各种客运方式的旅客周转量与相关经济社会主要指标间的灰色综合关联矩阵,对客运结构系统特征及相关影响因素作优势分析.研究结论表明:城市化程度对客运结构影响最大;其次是人均可支配收入,再次是人均生产总值;人口总数对客运结构影响小,但对客运总量影响大.珠三角地区在中短途客运方面,应大力发展城市轨道交通(城际铁路和地下铁道);在长途客运方面,应大力发展高速铁路和民航.     

基于灰色系统模型的山西省物流需求预测分析

选取山西省2007-2013年的货运周转量、全省生产总值、人均生产总值、进出口总额、公路里程、铁路营业里程、公路载货汽车拥有量等10个影响因素,利用灰色关联分析对影响山西省物流发展的这些影响因素进行分析,结果显示人均生产总值对山西省物流发展的影响力度最大,选取货运周转量为特征因素,人均生产总值为其相关因素,利用灰色预测模型GM(1,2)模型,对山西省未来3年的物流需求进行预测.预测结果显示:模型具有较高的预测精度,对山西省物流的规划和制2发展战略起到参考作用.     

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.     

基于灰色关联分析的广西区域物流与经济发展的互动研究

在"一带一路"背景下,地区经济增长带动区域物流发展,区域物流水平促进地方经济发展,两者相互影响、相辅相成.本研究选取广西2001年至2016年的统计数据,以历年货运量为参考数列衡量区域物流水平,以广西地区生产总值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资、外贸进出口总额、社会消费品零售总额、财政收入、农林牧渔业总产值、邮电业务总量等经济发展评价指标为比较数列,利用灰色关联综合评价法来分析区域物流与经济发展的关联性,探讨影响广西区域物流发展的主要经济因素.实证分析结果表明,广西经济发展相关性最大的是农林牧渔业和第一产业,据此提出广西区域物流未来发展的对策与建议.     

长三角主要城市空气质量状况与经济社会发展的关联性研究

建立模糊综合模型及面板数据模型对长三角主要城市2006-2013年的空气质量状况进行评价,及对空气质量与主要经济社会因素的关联性进行研究.研究结果表明:长三角主要城市空气质量均在相应的Ⅲ级标准内;经济社会因素的关联程度为:第三产业值对空气质量有正向影响,人口密度、人均生产总值、工业粉尘排放量和第二产业比值这四个指标均对空气质量有负效应.并基于此研究结果进行分析为决策者提供参考,实现长三角地区的可持续发展.     

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.     

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.     

基于灰色关联分析的河南各市可持续发展状况综合评价

构建合适的可持续发展综合指标体系,并获取河南17个城市2003年到2013年10年内的指标数据,运用灰色系统理论中的灰色关联分析对六个城市的可持续发展状况排序,然后以灰色系统为核心研究工具,运用灰色综合评价法对评价数据进行分析得出最佳的城市可持续发展指标体系的指标数据.最后提出了优化城市发展的若干建议.     

基于离差最大化-灰色关联分析的商业银行竞争力评价研究

从安全性、盈利性、流动性、成长性四个方面构建了商业银行竞争力评价指标体系;用离差最大化方法确定指标权重,反映了指标数据本身的离散程度和动态变化,避免了人为赋权的主观随意性;用灰色关联分析确定评价得分,避免了对样本数量和数据分布的限制.通过离差最大化灰色关联分析模型并结合Ward聚类对中国14个上市商业银行的竞争力评价进行了实证研究,实证结果揭示了不同商业银行竞争力的显著差异和各银行的竞争优势与制约因素.     

改进的灰色相似关联度模型在水质评价中的应用

基于灰色系统理论,提出一种改进的灰色相似关联度模型.通过计算评价对象的单因素隶属度矩阵,得到与各标准水质级别在不同评价指标处的灰色相似关联系数,最后根据灰色相似关联系数得到对各标准水质级别的综合隶属度.将此方法应用于延河流域的八个监测断面进行水质综合评价,取得了较好的结果.在此基础上进一步分析和改进了最大隶属度原则,在考虑最大隶属度的同时,综合考虑评价对象对各标准水质级别隶属度的分布,并制定了调整规则.     

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。     

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.     

基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测方法

针对城市轨道交通施工事故的频繁发生,建立了基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测模型.通过收集过往地铁施工事故案例建立数据集,引入天气气象、水文地质、周边环境、施工因素等外部风险源做为特征,分析决策树、随机森林、SVM、XGBoost等灾害预测模型对施工事故的预测能力.结果 表明经过网格搜索后XGBoost的预测效果明...     

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.     

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.     

公共聚集场所特大火灾的灰色拓扑预测模型

根据1991年至2006年间中国公共聚集场所火灾统计资料,针对公共聚集场所特大火灾影响因子的不确定性和数据的波动性,运用灰色拓扑预测方法探讨了公共聚集场所特大火灾发生的规律,并建立灰色拓扑预测模型,预测未来5年内火灾发生情况.结果表明,所建立的灰色拓扑预测模型的检验精度都达到"好"的标准.因此采用灰色拓扑预测模型对中国公共聚集场所特大火灾发生情况进行预测结果比较可靠,可供消防部门参考.     

A general model of road traffic accidents

A general model that relates road traffic accidents to the number of vehicles involved, and the number of primary causes of such accidents, is presented. The model considers traffic accidents as failures of a road traffic network system to meet social and economic constraints, and therefore as a measure of the unreliability of such a system. The equations apply to accidents in the real time domain as well as to mean values per unit of vehicle exposure time or vehicle distance. They also apply to single vehicles and drivers, groups of drivers and fleets of vehicles, and the entire vehicle and driving population. They can be used for sections of a network or for a whole network.The equations used have a large number of terms, hence bias errors are common in road accident investigations.     

基于判别分析的骑推行交通事故鉴定研究

道路交通事故鉴定对于交通事故责任认定和法庭举证具有重要作用.采集某市近三年125起交通事故案例数据,建立机动车、自行车、人体总计73个调查变量,运用SPSS软件开展骑推行事故鉴定研究.通过相关性分析发现车座、机动车类型等6个变量与鉴定结论相关.开展线性判别分析研究,结果表明直接对相关变量进行判别分析可以快速获得最佳判别效果.当函数选入的自变量为车座时,交叉验证准确率最高可达72.8%,说明采用数据挖掘的方法来鉴别交通事故中的行为方式具有一定可行性.