基于变异系数法的道路交通事故灰色组合预测模型研究

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1、基于变异系数法的道路交通事故灰色组合预测模型研究李奇侯方正南交通大学交通运输与物流学院摘要：为准确预测交通事故死亡人数，针对不同单一灰色预测模型的特点以及存在的局限性，建立了一种基于GM（1，1）模型和Verhulst模型的灰色组合预测模型，用于对我国道路交通安全事故进行预测，通过变异系数法确定组合预测模型中各个单一预测模型的权重系数，并利用我国2007-2016年道路交通事故死亡人数数据，对建立的灰色组合预测模型进行了检验。结果表明:灰色组合预测模型比单一的GM（1，1）模型和Verhulst模型具有更高的预测精度，可为我国道路交通安全事故的研宄提

2、供参考。关键词：道路交通事故;GM（1，1）模型;Verhulst模型；灰色组合预测模型;变异系数法；作者简介：李奇（1993_），男，硕士研究生，主要研究方向为交通安全与交通规划。E-mail:Liqirunning@163.com收稿日期：2017-06-12GreyCombinedForecastingModelforRoadTrafficAccidentsBasedonCoefficientofVariationMethodLIQiH0UFangzhengSchoolofTransportationandLogistics,Southwest

3、JiaotongUniversity;Abstract：InordertoaccuratelypredictthedeathtollofroadtrafficaccidentsofChina,takingthecharacteristicsandlimitationsofdifferentsinglegreypredictionmethodsintoconsideration,thispaperestablishesagreycombinationforecastingmodelonthebasisofGM(1,1)modelandVerhulstm

4、odel.Thenthepaperdeterminestheweightcoefficientofthemodelthroughcoefficientofvariation(CV)method.Finally,thepaperverifiesthemodelbyacasestudywiththedataofChina’sroadtrafficaccidentsfrom2007to2016.Thepredictionresultshowsthatthegreycombinationforecastingmodelhashigherpredictiona

5、ccuracythanthatofthesingleGM(1，1)modelandVerhulstmodelandisconducivetothestudyofChina’sroadtrafficaccidents.Keyword：roadtrafficaccident;GM（1，1）model;Verhulstmodel;greycombinedforecastingmodel;coefficientofvariation;Received：2017-06-12近年来，随着我国交通运输业的发展，机动车保有量急剧增加，交通安全问题已引起社会的广泛关注

6、。世界卫生组织2013年的统计数据显示，我国是世界道路交通事故死亡人数最多的国家U1。根据《中国统计年鉴》的记载，尽管我国2007—2016年机动车保有量不断増加，但在道路交通管理水平和技术进步的情况下，我国道路交通安全事故的发生数量呈下降趋势。从根本上说，交通事故是由人、车、路、环境要素组成的系统失去平衡所造成的m,交通事故危害性大、随机性强，频繁的发生会给社会和个人家庭带来巨大的灾难。尽管交通安全事故的发生具冇一定的偶然性，但对一个地区较长吋间内发生的大量交通事故而言，则具有一定的规律性，因此可以通过构建评价指标体系，利用己有相关数据对未来几年发

7、生交通事故的情况进行科学预测，这将有利于我国道路交通安全的管理。目前，用于交通事故预测的模型主要有时间序列法位1、支持向量机法［4-5］、BP神经网络法［6-7］、灰色预测法［8-9］、W叶斯网络建模法II虹和D-S证据理论法［11］等。人部分预测方法存在样本数据大、周期长等缺陷，而目前我国道路交通事故统计数据还不太完善，因此在实际运用中还存在困难。而灰色系统理论主要用于研宄“小样本、贫信息”的不确定问题［12］,因而在道路交通事故预测中得到了广泛的运用。灰色预测系统是通过对原始数据的处理，发现并掌握系统的发展规律，实现对系统未来状态的科学预测。常用

8、的灰色预测模型有GM（1,1）模型、Verhulst模型［13］、灰色马尔可夫模型［14］等。其屮，GM（1