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    融合隨機(jī)森林與多變量灰色的道路交通事故預(yù)測(cè)模型研究*

    2023-10-22 01:45:48田振中樊麗花董海隆河南警察學(xué)院
    警察技術(shù) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:道路交通決策樹(shù)交通事故

    田振中 樊麗花 董海隆 河南警察學(xué)院

    引言

    隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車數(shù)量的快速增長(zhǎng),社會(huì)機(jī)動(dòng)化水平不斷提高,導(dǎo)致道路交通事故頻發(fā),交通安全形勢(shì)十分嚴(yán)峻。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2022》數(shù)據(jù)顯示,2021年全國(guó)共發(fā)生道路交通事故273098起,造成62218人死亡、281447人受傷、直接經(jīng)濟(jì)損失145035.9萬(wàn)元。居高不下的交通事故不僅給人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)造成了巨大的損失,也影響到社會(huì)治安穩(wěn)定,已經(jīng)成為一個(gè)突出的社會(huì)問(wèn)題。定量研究交通事故的影響因素及變化趨勢(shì),對(duì)進(jìn)一步完善交通安全預(yù)防措施、推動(dòng)道路交通安全治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)具有重要意義。

    目前,對(duì)于道路交通事故預(yù)測(cè)方法主要有三次指數(shù)平滑法、回歸預(yù)測(cè)模型法、灰色預(yù)測(cè)模型法等[1-3],其中灰色預(yù)測(cè)模型法是針對(duì)“小樣本、貧信息”的不確定系統(tǒng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的有效方法。GM(1,1)模型是目前影響最大、應(yīng)用最為廣泛的灰色預(yù)測(cè)模型,其在醫(yī)學(xué)、工業(yè)、交通等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用[4-6]。但GM(1,1)預(yù)測(cè)模型僅適用于單一時(shí)間序列的數(shù)據(jù),未能考慮相關(guān)因素對(duì)系統(tǒng)變化趨勢(shì)的影響。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始探索使用多因素灰色GM(1,N)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),該模型不僅利用歷史數(shù)據(jù)建立時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,也能考慮外界因素的影響[7-9]。但普通GM(1,N)模型在建模機(jī)理、模型結(jié)構(gòu)等方面存在一些缺陷,導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差較大、穩(wěn)定性不足[10-11]。

    鑒于交通事故受到人、車輛、道路、環(huán)境等諸多因素的綜合影響,本文借鑒已有文獻(xiàn)的相關(guān)研究成果,采用隨機(jī)森林回歸模型篩選道路交通事故的主要影響因素,應(yīng)用優(yōu)化多維灰色預(yù)測(cè)模型OGM(1,N)對(duì)交通事故進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,旨在提高預(yù)測(cè)效果,以期為相關(guān)部門制定科學(xué)的應(yīng)對(duì)措施提供參考依據(jù)。

    一、常見(jiàn)模型

    (一)隨機(jī)森林模型

    隨機(jī)森林(Random Forest,簡(jiǎn)稱RF)是一種由多棵決策樹(shù)構(gòu)成的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,已被廣泛應(yīng)用于各種分類與回歸問(wèn)題。隨機(jī)森林回歸模型通過(guò)自助法(Bootstrap)重抽樣技術(shù),每次從原始訓(xùn)練樣本集S={s1,s2,…,sm}有回放地重復(fù)隨機(jī)抽取一個(gè)樣本,一共抽取m次,生成與原訓(xùn)練集具有相同容量的新訓(xùn)練樣本集合,然后對(duì)每個(gè)新訓(xùn)練樣本進(jìn)行決策樹(shù)建模,隨機(jī)森林回歸模型的最終結(jié)果由m棵決策樹(shù)輸出結(jié)果的平均值決定。

    隨機(jī)森林模型基于誤差和節(jié)點(diǎn)純度可對(duì)各輸入變量的重要性進(jìn)行分析,具體計(jì)算公式為:

    式中,VI(Variable Importance)是變量重要性得分,VI越大,表明相應(yīng)的變量越重要;ntree是決策樹(shù)數(shù)量;OOBE是OOB樣本得到袋外誤差;OOBE是對(duì)OOB樣本中的某個(gè)輸入變量加入噪聲干擾,保持其他變量值不變,輸入決策樹(shù)得到新的袋外誤差。

    (二)多變量灰色優(yōu)化OGM(1,N)模型

    為GM(1,N)優(yōu)化模型,簡(jiǎn)稱OGM(1,N)模型(Optimizing Grey Model),其中h1(k-1)和h2為模型的線性修正項(xiàng)及灰色作用量[11]。

    模型(3)中的參數(shù)列p=[b2,b3,…,bN,a,h1,h2]T可以用最小二乘法估計(jì)求得[11],有:

    模型(4)的近似時(shí)間響應(yīng)式為:

    二、RF-OGM(1,N)組合模型的道路交通事故預(yù)測(cè)分析

    (一)交通事故影響因素的選擇

    交通事故的影響因素眾多,本文根據(jù)已有文獻(xiàn)[2,4,12]和數(shù)據(jù)的可獲得性,以每年道路交通事故發(fā)生數(shù)X1(起)為系統(tǒng)特征序列,從人、車輛、道路、環(huán)境等方面初步篩選國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X2(億元)、公路貨運(yùn)量X3(萬(wàn)噸)、公路客運(yùn)量X4(萬(wàn)人)、總?cè)丝跀?shù)X5(萬(wàn)人)、民用汽車擁有量X6(萬(wàn)輛)、公路通車?yán)锍蘕7(萬(wàn)km)及機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藬?shù)量X8(萬(wàn)人)7個(gè)相關(guān)因素序列進(jìn)行分析。本研究通過(guò)查閱2011~2021年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,收集交通事故發(fā)生次數(shù)和影響因素變量的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    這里采用MATLAB2017a實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林TreeBagger參數(shù)優(yōu)化,最終選定決策樹(shù)棵數(shù)、決策深度的最優(yōu)超參組合為200和10,模型的PseudoR2為0.96,表明模型具有較高的擬合優(yōu)度?;陔S機(jī)森林特征重要性評(píng)估,計(jì)算各輸入因素變量的相對(duì)重要性,結(jié)果如圖1所示。由圖1可知,隨機(jī)森林回歸下影響交通事故因素的重要性排序?yàn)椋簷C(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藬?shù)量>民用汽車擁有量>生產(chǎn)總值>貨運(yùn)量>人口數(shù)>公路通車?yán)锍蹋究瓦\(yùn)量。其中,機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藛T數(shù)(29.9%)和民用汽車擁有量(29.2%)呈現(xiàn)較高相對(duì)重要性,是造成交通事故的主要因素,在OGM(1,N)模型建模時(shí)需要作為自變量導(dǎo)入。

    (二)OGM(1,N)模型計(jì)算過(guò)程

    選取上述影響較大的因素作為主要因子,構(gòu)建道路交通事故發(fā)生數(shù)與機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藬?shù)量和公路通車?yán)锍讨g的OGM(1,3)模型,根據(jù)式(2)至式(5),使用MATLAB 2017a編程計(jì)算得到2011~2020年交通事故的模擬值及誤差,同時(shí)為了比較OGM(1,3)模型的模擬性能,這里也構(gòu)建了交通事故的GM(1,1)。OGM(1,3)模型與GM(1,1)模型的模擬值及誤差,見(jiàn)表1。

    表2中GM(1,1)模型參數(shù)及符號(hào)ε(k)、△k及的含義如下:

    根據(jù)表1可知,OGM(1,3)模型的模擬誤差為3.21%,而GM(1,1)模型的模擬誤差為5.79%,表明OGM(1,3)模型具有優(yōu)于GM(1,1)模型的模擬性能。為了直觀表示上述兩個(gè)模型對(duì)交通事故發(fā)生數(shù)的模擬效果,應(yīng)用EXCEL繪制了不同模型預(yù)測(cè)值及相對(duì)誤差,見(jiàn)圖2和圖3。根據(jù)圖2和圖3可以看出,OGM(1,3)模型模擬數(shù)據(jù)與真實(shí)值基本吻合,相對(duì)誤差值波動(dòng)幅度相比于GM(1,1)模型較小,最大值為7.30%,這再次表明該模型模擬效果較好,可以很好地揭示我國(guó)交通事故的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律;而GM(1,1)模型本質(zhì)上是指數(shù)函數(shù),具有嚴(yán)格單調(diào)性,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)隨機(jī)波動(dòng)數(shù)據(jù)序列的有效模擬。

    三、應(yīng)用驗(yàn)證

    為了預(yù)測(cè)2021~2025年我國(guó)交通事故發(fā)生數(shù),首先使用GM(1,1)模型對(duì)輸入因子X(jué)6和X8的未來(lái)值進(jìn)行預(yù)測(cè),這里使用MATLAB對(duì)GM(1,1)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)(見(jiàn)表2和表3),發(fā)展系數(shù)-a均小于0.3,模型精度等級(jí)均為一級(jí)(好)[13],這說(shuō)明建立的GM(1,1)模型均可用于交通事故的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè);然后將各輸入因子的預(yù)測(cè)值代入上述GM(1,3)模型對(duì)2021~2025年道路交通事故發(fā)生數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),具體結(jié)果見(jiàn)表3最后一列。

    由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2022》可知:2021年我國(guó)道路交通事故發(fā)生數(shù)為273098起,OGM(1,3)模型預(yù)測(cè)值為272365起,預(yù)測(cè)精度為:

    而用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)2021年我國(guó)道路交通事故發(fā)生數(shù)為244881起,預(yù)測(cè)精度為:

    顯然,△OGM(1,3)> △GM(1,1),OGM(1,3)模型具有比GM(1,1)模型更好的預(yù)測(cè)性能,這表明融合隨機(jī)森林與OGM(1,N)的預(yù)測(cè)模型適合我國(guó)道路交通事故預(yù)測(cè)。另外,從表3可以看出,我國(guó)道路交通事故發(fā)生數(shù)在未來(lái)仍將維持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),到2025年交通事故發(fā)生數(shù)達(dá)到364575起,相比2021年的實(shí)際值要增加90000多起,因此道路交通安全管理和交通事故預(yù)防工作仍需進(jìn)一步加強(qiáng)。為了推動(dòng)全國(guó)道路交通安全工作高質(zhì)量發(fā)展,應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)道路交通安全宣傳教育工作,增強(qiáng)全民交通安全意識(shí),特別是要加強(qiáng)行業(yè)培訓(xùn),提高駕駛員綜合素質(zhì);進(jìn)一步加大車輛檢查、檢修力度,確保車輛轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、輪胎、線路等關(guān)鍵部件狀況良好,加快研發(fā)并推廣應(yīng)用新安全技術(shù),特別是要研究構(gòu)建車路協(xié)同安全體系,不斷提升車輛的智能化水平及安全性;進(jìn)一步加大對(duì)道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的財(cái)政投入力度,完善道路交通安全設(shè)施,努力打造良好交通出行環(huán)境,從而有效預(yù)防和減少道路交通事故發(fā)生,加快推進(jìn)我國(guó)道路交通安全治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)。

    四、結(jié)語(yǔ)

    交通事故是一個(gè)嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題,受到人、車輛、道路、環(huán)境等多方面因素的影響,是各種因素綜合作用的結(jié)果。本文根據(jù)已有相關(guān)文獻(xiàn),基于我國(guó)2010~2021年間道路交通事故發(fā)生數(shù)量及相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù),采用隨機(jī)森林算法分析道路交通事故發(fā)生數(shù)量的主要影響因素,建立了道路交通事故發(fā)生數(shù)量的多維灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,在此基礎(chǔ)上對(duì)我國(guó)2011~2021年道路交通事故發(fā)生數(shù)量進(jìn)行了模擬和預(yù)測(cè),結(jié)果顯示模型預(yù)測(cè)誤差較小,且預(yù)測(cè)穩(wěn)定性得到提高,可以作為道路交通事故發(fā)展趨勢(shì)的有效預(yù)測(cè)模型。本文的研究成果為道路交通事故發(fā)生數(shù)量影響因素分析與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建提供了一種有效的建模方法,這對(duì)于公安機(jī)關(guān)決策者制定交通管理政策、助力道路交通的安全性和運(yùn)行效率提升、推動(dòng)道路交通安全工作高質(zhì)量發(fā)展等方面,具有一定的積極意義。

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