基于灰色马尔可夫的道路交通事故预测

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1、第18卷第3期中国安全科学学报Vo1．18No．32008年3月ChinaSafetyScienceJournalMar．2008基于灰色马尔可夫的道路交通事故预测钱卫东讲师刘志强教授(江苏大学汽车与交通工程学院，镇江212013)学科分类与代码：620．2030中图分类号：X951文献标识码：A资助项目：科技部国家科技支撑项目(2007BAK35B02)。【摘要】探讨灰色马尔可夫模型在道路交通事故中的具体应用。灰色模型适用于短期、数据量少和波动不大的预测问题，在长期预测时，数据序列拟合较差，预测

2、精度偏低；而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。灰色马尔可夫模型结合了灰色GM(1，1)模型和马尔可夫理论的优点，利用灰色模型进行长期预测，再利用马尔可夫链理论进行波动状态预测，最后得到期望值。该模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响，提高了灰色预测的准确度。实例结果，证明灰色马尔可夫GM(1，1)模型具有较好的应用价值，为道路交通安全管理提供了有用依据。【关键词】道路交通事故；灰色模型；马尔可夫理论；预测模型；期望值RoadTrafficAccidentForeca

3、stBasedonGray—MarkovModelQIANWei-dong，LecturerLIUZhi-qiang，Prof．(SchoolofAutomobile&TrafficEngineering，JiangsuUniversity，Zhenjiang212013，China)Abstract：Inthelightofthefeaturesoftrafficaccidents，thispapermakesastudyoftheconcreteappli—cationofGray—Marko

4、vmodelinroadtrafficaccidents．Inviewthatgraytheorypredictionissuitableforthiskindofsystemwiththecharacteristicsoffewdata，short—timerunningandlittlefluctuationandthatMarkovchaintheoryissuitableforlong—termpredictionwithbigfluctuation，Gray—Markovmodelisp

5、resen—tedbycombiningtheadvantagesofbothgraypredictionandMarkovpredictionchaintheory．Thisnewmodelfirstlymakesalong—termpredictionthroughGreymodel，thenacquirestherangeoffluctuatingval—uethroughMarkovmodel，andfinallygainstheexpectation．Thismodelavoidsthe

6、effectofrandomfluctu—ationdataonthepredictionprecisionofroadtrafficaccidentsandimprovestheaccuracyofgreyforecast．Theexemplificationofthismodelintheforecastofdomesticroadtrafficaccidentsshowsthatthismodelpossessesgoodpracticabilityandcouldprovidevaluab

7、lereferenceforroadsafetymanagement．Keywords：roadtrafficaccidents；greymodel；Markovdecisionprediction；forecastmodel；expectation重地影响社会经济的发展和人民生活水平的提高。0引言当前，道路交通管理的重要工作就是遏制交通事故近年来，中国道路交通事故各项指标持续上大幅上升的趋势，预防或减少交通事故的损失。升，交通安全形势日趋恶化，交通事故及其损失已严道路交通事故数量预测对于保障道路

8、交通安全文章编号：1003—3033(2008)03—0033—04；收稿Et期：2007一l2—04；修稿日期：2008—03—06中国安全科学学报第18卷·34·ChinaSafetyScienceJournal2008正有着重要意义。通过道路交通安全管理可以探究其为了弱化原始数据的随机性，对其进行累加处发生规律，分析现有道路交通条件下交通事故的未理，由此生成的数列为来发展趋势，开展风险控制，尤其是对预测出来的事Y‘。’(k)=∑‘。’(i)(2)故高发年份采取必要的预防措施。