基于GM(1,1)模型的军用车辆交通事故预测研究

在分析军用车辆交通事故预测技术重要性的基础上,根据2005—2009年的军用车辆交通事故原始数据,建立军车交通事故的GM(1,1)灰色预测模型。对军用车辆交通事故起数和死亡人数进行短期预测,并通过实例验证预测模型的适用性。通过模型验证结果可以看出:GM(1,1)模型预测所得数据较为精确。预测结论如下:未来几年,军车交通事故会稳步下降,事故发生次数会快速减少,但死亡人数相对减少较缓。     

基于组合预测优化模型的交通事故预测研究

为提高交通事故预测精度,基于熵值法构建UGM(1,1)-Holt组合预测模型,将滑动转移概率思想引入马尔科夫链模型,实现组合预测优化。应用该模型拟合分析2003—2011年湖北省交通事故死亡人数的历史数据,并以2012—2014年数据验证其有效性。通过实例对比UGM(1,1)模型、Holt指数平滑模型、组合预测模型和组合预测优化模型的预测精度。结果表明:相比前3种模型,提出的组合预测优化方法拟合值平均相对误差(MRE)为0.45%,3年预测值MRE为1.25%,能有效获取单一模型优势,预测精度更高。     

基于最优加权的道路交通事故组合预测模型

针对各种单一灰色预测方法存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测方法。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)模型和Verhulst模型相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定了组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故数据死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了预测。预测结果表明,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。     

道路交通事故BP神经网络预测研究

在分析道路交通事故影响因素的基础上,确定道路交通事故评价指标体系。该体系包含交通事故次数、死亡人数、受伤人数3个输出指标及12个影响因素。利用人工神经网络具的强非线性逼近、模糊推理、自学习的优点,建立道路交通事故BP神经网络预测模型。模型对我国2006年、2007年、2008年的交通事故情况进行预测,其中,2006年、2007年预测精度较高,2008年预测误差稍大,可能的原因为2007年12月修订的《中华人民共和国道路交通安全法》对减少交通事故起到较大作用。     

基于新维灰色理论的建筑安全事故与死亡人数预测

为提高建筑安全事故发生起数以及死亡人数的预测精度,探究两者间关系,本文在灰色GM(1,1)预测模型的基础上,构建建筑安全事故起数与死亡人数新维灰色预测模型,通过相对误差对预测结果进行检验,并运用该模型对2011-2022年全国建筑安全事故发生起数和死亡人数进行预测,证明两者之间具有正相关关系.结果表明:该模型对于建筑安全事故起数与死亡人数的预测精度较高,能够为建筑行业事故防控提供良好的指导意义.     

建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析

为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。     

道路交通事故死亡人数预测模型对比研究

为准确预测交通事故死亡人数,选取人、车、路和经济发展水平作为主要因素,建立GM(1,1)和Verhulst模型,进行事故预测和精度分析。结合马尔科夫方法,对已建立的模型进行修正,构建GM(1,1)-Markov,GM(1,3)-Markov和Verhulst-Markov模型。应用上述模型预测安徽省2012—2014年交通事故死亡人数。分析结果表明:应用GM(1,1)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-8.4%,-12.81%和-13.18%;应用GM(1,3)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-31.86%,-44.66%和-57.50%;应用Verhulst-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-2.68%,-2.88%和-2.42%。Verhulst-Markov模型的预测精度更高,可用来预测今后的道路交通事故死亡人数。     

基于ARIMA和XGBoost组合模型的交通事故预测

近年来交通事故及其损失严重影响社会经济的发展和人民生活的提高,交通事故预测可以为交通事故预防提供数据支持。基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和极端梯度提升(XGBoost)模型,构建时间序列组合预测模型,对交通事故相关指标进行趋势预测。根据交通事故的特点,选定"事故起数""受伤人数""死亡人数"及"损失"4个指标。首先,根据自相关、偏自相关图确定ARIMA模型参数,根据AIC(赤池信息准则)值确定最终模型;然后,对4个指标的ARIMA模型预测结果的残差构建残差序列,对其进行XGBoost建模,得出修正后的残差预测值;最后,根据残差预测值和ARIMA模型预测值得出组合模型最终的预测值。实例结果表明,4项指标的混合预测模型的预测精度均优于单一的ARIMA模型和Holt-winters模型,其中以"受伤人数"和"死亡人数"的模型改善效果最为显著,"受伤人数"指标的平均绝对百分比误差降低了5.431 7个百分点,"死亡人数"指标的平均绝对百分比误差降低了3.625 9个百分点。     

塔克拉玛干沙漠公路交通事故趋势预测分析

应用塔克拉玛干沙漠干线公路建成通车以来的交通事故统计数据,在分析交通事故主要指标发展变化特征和分布特征的基础上,建立了适用于沙漠公路交通事故特点的GM(1,1)预测模型,对未来几年内交通事故发展趋势进行了预测。预测结果表明,未来几年沙漠公路交通事故次数、死亡人数、受伤人数以及直接经济损失等4项指数将分别以15.9%,10%,4.5%和5%的年平均增长率快速增长。同时针对预测结果提出了相应的对策。     

道路交通事故发展趋势分析与预测

根据福建省2000 -2010年交通事故相关指标,采用统计图表分析法进行交通事故发展趋势分析与安全水平比较研究,结果表明交通事故各项绝对指标总体呈下降趋势,但从万车死亡率、受伤人数与死亡人数比及交通事故死亡人数占各类事故死亡人数比重等相对指标看,交通安全总体水平偏低,交通事故后果比较严重.对交通事故死亡人数与GDP、机动车保有量、公路通车里程、人口数四项影响因素进行了多元线性回归分析,分析得出四个影响因素总体对交通事故死亡人数的线性影响是显著的,采取向后筛选策略线性回归分析得出,死亡人数与GDP的线性关系是显著的,根据回归结果建立了交通事故的预测模型.     

Relationship between traffic fatalities and drunk driving in Japan

OBJECTIVE: The present study was performed to clarify the relation between alcohol use and traffic fatalities in accidents involving motor vehicles in Japan. METHODS: Data on traffic accidents were collected from Fukuoka Prefectural Police records of traffic accidents which occurred in that prefecture between 1987 and 1996. Multiple logistic regression models were used to assess the effect of alcohol use on the risk of traffic-accident death. RESULTS: The data showed that 58,421 male drivers were involved in traffic accidents during the 10-year study period, and that 271 of these were killed as a result of the accident. Alcohol use was significantly associated with speed, seat belt use, time, and road form. Among male motorcar drivers, the odds ratio of alcohol use before driving, after adjusting for age, calendar year, time, and road form, was 4.08 (95% confidence interval, 3.08-5.40), which means that about 75% of fatalities (attributable risk percent among exposed) might have been prevented if drivers had not drunk before driving. CONCLUSIONS: Alcohol use before driving resulted in a 4.08-fold increase in the risk of death in a traffic accident. It is suggested that alcohol use is considered an important risk factor for fatality in traffic accidents.     

云南山区公路事故多发路段安全对策措施研究

分析云南山区公路严峻的交通形势,及山区公路交通事故的特征、事故形态及影响因素,研究山区公路交通事故发生的机理。从人、车、路和环境等方面分析事故产生的原因,提出针对云南山区事故多发路段安全对策措施。分析表明,在云南山区,路况、人员安全素质、车辆性能、安全管理均处于较低水平,是重大事故多发的根本原因。提高系统安全性,实现系统功能最强,应使系统各要素相互匹配,以实现本质安全。     

交通事故损失的时间序列分析

为揭示交通事故经济损失的变化规律,笔者研究并利用时间序列的方法,建立了ARIMA模型,对1985—2005年全国交通事故经济损失的数据进行了分析和预测。根据原始数据的特点,选择随机时间序列分析方法。通过对模型的识别和参数的选择,得到2006—2008年的交通事故损失的预测值分别为2.9559,2.9707和3.0129亿元,置信区间为95%。通过对1985—2005年交通事故经济损失的预测结果与原始数据的比较表明,预测结果接近原始数据,该方法为交通事故的预防和控制提供了技术指导和有益参考。     

高速公路收费站安全评价模型

在研究高速公路收费站交通事故及其安全影响因素相互作用的基础上,选择收费广场渐变率、收费站服务水平和收费广场入口段纵坡作为模型参数,以收费站年交通事故发生次数为模型的标度,通过样本数据的回归分析建立高速公路收费站安全评价模型。经实地采集的收费站事故数据验证表明:该模型用于高速公路主线收费站交通事故预测具有良好的效果;可以评价收费站安全水平并有针对性地提出改善方案,从而降低收费公路事故率。     

江苏省道路交通安全评价研究

笔者利用历年江苏省道路交通事故基本数据进行指标筛选,对道路交通安全状况采用灰色理论和主成分分析相结合的评价方法。从宏观角度,应用灰色聚类评价理论,对江苏省历年来道路安全发展趋势;横向结合统计软件SPSS采用主成分分析法,构造综合评价指标,比较研究江苏省各城市道路安全现状。新方法从纵向和横向对江苏省道路交通安全形势进行了较为全面的分析,取得较为满意的效果。     

我国道路交通安全发展情景分析

以日本和美国为例 ,分析了发达国家道路交通事故高发期的发展历程 ,得出了道路交通事故的上升与国家经济发展和机动化增长有着直接关系的结论。笔者通过分析和预测我国经济和道路交通的发展情景发现 ,今后我国道路交通发展特征和日本道路交通高发期的情况十分类似。如果现有交通管理体制和技术措施没有大的变化 ,我国道路交通事故死亡人数到 2 0 2 0年可能会超过 2 3万人。为此 ,国家应尽快改善道路交通管理方面所存在体制上、行政上和技术上的不足 ,防止出现笔者所预测的道路交通事故极其严重的局面。     

Field data: distributions and costs of road-traffic fatalities in South Africa

BACKGROUND: Road-traffic crashes and fatalities constitute major social and economic issues in South Africa. They are a major cause of morbidity and mortality comparable to HIV/AIDS, homicides, and some chronic diseases. METHODS: Road-traffic accident data for the year 2003 obtained from the Department of Transport, Pretoria, South Africa were used for this study. The valuation of the costs of road-traffic crashes and fatalities in South Africa is based on the gross output or human capital approach. RESULTS: 10,197 fatal road crashes and 12,353 fatalities were reported during the study period. More than 50% of the fatal road crashes and fatalities occurred in only three out of 11 provinces. The Northern Cape, which is the least populated province, had the highest fatal road crashes per 100,000 population and fatalities per 100,000 population. The number of road-traffic fatalities in the rural areas was 2.7 times that in the urban areas. The total costs of the road-traffic fatalities which was about R 8 billion (>US$ 1 billion) is about 0.6% of the country's nominal GDP for 2003. 60% of the cases and costs of road-traffic fatalities involved persons aged 20-39 years, although this age group is only 27% of the country's population. The rural areas accounted for 73% and the urban areas 27% of the total costs of fatal road-traffic crashes. CONCLUSION: Those living in the rural areas of the South African society and those aged 20-49 years constitute high-risk groups of road-traffic crashes and fatalities. They are also responsible for most of the attendant costs of fatal crashes and fatalities in the country.     

我国道路交通安全的现状及其对策

由于国民经济的发展 ,使在用车辆逐年大幅度增长 ,同时也使我国的道路交通事故呈逐年增加的趋势。为了改变我国道路交通的严峻状况 ,笔者从我国道路交通的现状出发 ,分析了交通事故率高的原因 ,有针对性地给出了减少交通事故的可行而有效的软硬件措施 ,为道路交通安全改善指出了实现的方法及努力的方向