基于干预分析技术的交通事故灰色预测模型研究

摘要

交通事故预测是交通安全工作的重要组成部分，用来预测的数学模型也多种多样，传统的灰色预测模型在一般情况下，对交通事故发展趋势有较强的预测能力，但是在交通干预事件影响下，模型的预测准确度则明显降低。针对这一问题，本文提出了利用干预分析技术修正传统的灰色预测模型。这种新的预测模型，采用灰色模型作为基础模型，利用干预影响产生前的数据，建立单变量的灰色模型。然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为不受干预影响的数值;分析干预事件类型，确定干预算式;将实际值减去预测值，得到受干预影响的具体结果，利用这些结果求估干预算式中的参数;求出总的灰色干预分析模型，具有所需事故信息量少的优点；又利用干预事件表达式来体现交通事件对灰色系统的影响。实验结果表明，这种预测模型在交通事件影响下具有较高的预测准确度。在本文的实验环境中，新模型的预测最大相对误差为2.13%，远低于传统灰色预测模型的11.15%。在下一步的工作中，将进一步研究在各种交通干预事件类型下的预测模型，建立较为完整的各交通事件类型影响下的灰色预测模型体系，为交通安全形势研判工作提供更有力的决策依据。