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    基于灰色系統(tǒng)理論的道路交通事故特征與預測方法分析

    2022-06-02 15:14:32姬保靜郭浩馨
    科技創(chuàng)新與應用 2022年14期
    關(guān)鍵詞:起數(shù)歷史數(shù)據(jù)交通事故

    姬保靜,李 妍,郭浩馨,趙 純

    (濟寧學院 工程學院,山東 曲阜 273100)

    灰色預測法基于其“少數(shù)據(jù)、貧信息”的建模特點,成為道路交通事故預測的一個重要分支。劉淑環(huán)[1]運用灰色GM(1,1)模型,楊鑫剛等[2]運用灰色GM(1,1)模型及其殘差改進模型,桑惠云等[3]運用灰色馬爾可夫預測模型,劉兆惠[4]建立道路交通事故灰色徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多元預測模型,對道路交通事故死亡人數(shù)進行預測。以上組合模型預測精度相對單一模型更高。

    本文擬選擇歷史數(shù)據(jù)長度為4 個的新陳代謝GM(1,1)模型預測道路交通萬車死亡率、事故起數(shù)、死亡人數(shù),運用N-Verhulst 模型來預測我國道路交通萬車死亡率、死亡人數(shù),并計算兩種預測方法的精準度。從而說明選擇與歷史數(shù)據(jù)匹配的單一灰色模型,預測精度也較高。

    1 數(shù)據(jù)的選取

    1994-2018 年,我國道路萬車死亡率、事故起數(shù)、死亡人數(shù)的變化趨勢,如圖1、圖2 所示。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《安全生產(chǎn)年鑒》。

    圖1 萬車死亡率變化趨勢

    圖2 事故起數(shù)、死亡人數(shù)變化趨勢

    依據(jù)道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)變化幅度分析,1994-2018 年我國道路交通的發(fā)展大體可分成5 個階段:(1)緩慢上升期。1994-1997 年道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)小幅上升,年平均上升率分別為6.04%、3.14%。(2)大幅上升期。1998-2002 年道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)大幅上升,年平均上升率分別為21.45%、8.24%。(3)大幅下降期。2003-2010 年道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)年平均下降率分別為14.45%、6.18%。(4)緩慢下降期。2011-2015 年道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)下降幅度減少,年平均下降率分別為3.07%、2.30%。(5)反彈期。2015 年道路交通事故量達到歷史最低點,之后出現(xiàn)反彈,2018 年道路交通事故起數(shù)甚至超過10 年前的統(tǒng)計水平。也就是說,道路交通事故呈現(xiàn)階段性特點。

    基于以上分析,萬車死亡率的變化較為平滑,且接近飽和,GM(1,1)、N-Verhulst 模型、灰色組合模型都可以用來預測。道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)歷史數(shù)據(jù)波動較大,可考慮:(1)根據(jù)階段性變化特點,選擇原始數(shù)據(jù)長度為4 的新陳代謝GM(1,1)模型進行預測。(2)根據(jù)2016 年以后道路交通事故指標呈現(xiàn)近似飽和狀特征,運用N-Verhulst 模型進行預測。

    2 運用新陳代謝GM(1,1)模型預測

    首先以2005、2006、2007、2008 年等4 年歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),預測2009 年萬車死亡率。計算過程如下。

    步驟1:構(gòu)建原始序列。

    步驟2:生成X(0)的1-AGO 序列。

    步驟3:計算序列X(1)的緊鄰均值生成序列Z(1)。

    根據(jù)公式:

    步驟4:構(gòu)建矩陣B 和Y,計算模型參數(shù)a 和b。

    可得參數(shù)估計值:

    步驟5:構(gòu)建新陳代謝GM(1,1)模型時間響應函數(shù)

    k=2 時,得2006 年萬車死亡率的模擬值為6.167;相對模擬誤差為0.537%;

    k=3 時,得2007 年萬車死亡率的模擬值為5.131;相對模擬誤差0.608%;

    k=4 時,得2008 年萬車死亡率的模擬值為4.269;相對模擬誤差0.721%;

    相對平均模擬誤差0.622%。

    k=5 時,得2009 年萬車死亡率的預測值為3.551;相對預測誤差1.361%。

    按照相同的步驟依次預測2010-2019 年萬車死亡率和2009-2019 年事故起數(shù)、死亡人數(shù),2009-2019 年道路交通事故預測數(shù)據(jù)和相對預測誤差見表1。

    表1 運用新陳代謝GM(1,1)模型預測的預測結(jié)果

    可以看出,運用原始數(shù)據(jù)長度為4 的新陳代謝G(1,1)模型預測道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、萬車死亡率等指標,預測精度均較高。

    3 應用N-Verhulst 模型預測

    考慮到2016 年以后道路交通事故萬車死亡率、死亡人數(shù)呈現(xiàn)近似飽和狀特征,選擇N-Verhulst 模型進行預測。首先運用N-Verhulst 模型預測萬車死亡率,主要包括以下幾步。

    步驟1:數(shù)據(jù)分段。

    利用2005-2017 年萬車死亡率作為原始數(shù)據(jù),建立N-Verhulst 模型,2018、2019 年數(shù)據(jù)作為預留數(shù)據(jù),用來檢驗N-Verhulst 模型的預測誤差。建立數(shù)據(jù):

    步驟2:N-Verhulst 模型參數(shù)計算。

    (1)計算原始序列Y(0)的倒數(shù)序列X(0)為

    (2)計算序列X(0)的1-AGO 序列X(1)為

    (3)構(gòu)造參數(shù)矩陣A 及B

    步驟3:構(gòu)建道路交通事故萬車死亡率的N-Verhulst 模型。

    按照同樣的步驟可以構(gòu)建死亡人數(shù)的N-Verhulst模型。

    萬車死亡率和死亡人數(shù)的模擬值/預測值、相對模擬/預測誤差,見表2。萬車死亡率和死亡人數(shù)的NVerhulst 模型綜合誤差分別為2.54%、4.40%,預測精度均較高。

    表2 灰色模型N-Verhulst 對萬車死亡率和死亡人數(shù)的模擬及預測結(jié)果

    4 結(jié)論

    (1)我國道路交通事故的發(fā)展呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。1994-2018 年道路交通事故萬車死亡率呈持續(xù)下降趨勢,道路交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)大致經(jīng)歷:緩慢上升期、大幅上升期、大幅下降期、緩慢下降期、反彈期等5個階段的變化。從歷史數(shù)據(jù)的趨勢看,今后一段時間的道路交通萬車死亡率、事故起數(shù)、死亡人數(shù)可考慮運用新陳代謝GM(1,1)模型、N-Verhulst 模型、殘差GM(1,1)、灰色馬爾可夫及灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型預測。

    (2)基于道路交通事故歷史數(shù)據(jù)的特點,選擇歷史數(shù)據(jù)長度為4 個的新陳代謝GM(1,1)模型預測道路交通萬車死亡率、事故起數(shù)、死亡人數(shù),運用N-Verhulst 模型來預測我國道路交通萬車死亡率、死亡人數(shù),預測精準度均較高。也就是說,在對道路交通事故歷史數(shù)據(jù)進行深入剖析的基礎(chǔ)上,選擇相對簡單的單一灰色預測模型,也可以得到相對理想的預測效果。

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