道路交通事故灰色Verhulst预测模型

王福建; 李铁强; 俞传正

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

1.
浙江大学交通工程研究所, 浙江杭州 310027
2.
河北省沧州市交通局, 河北沧州 061000
3.
浙江省公安厅交通管理局, 浙江杭州 310007

基金项目:

国家自然科学基金项目 50478082

详细信息

作者简介:
王福建(1969-), 男, 安徽阜阳人, 浙江大学副教授, 工学博士, 从事道路交通安全研究

中图分类号: U491.31
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出版历程
- 收稿日期: 2005-09-20
- 刊出日期: 2006-03-25

Grey Verhulst Predictive Model of Road Traffic Accidents

1.
Institute of Transportation Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang, China
2.
Cangzhou Transportation Bureau of Hebei Province, Cangzhou 061000, Hebei, China
3.
Road Traffic Administration Bureau, Public Security Department of Zhejiang Province, Hangzhou 310007, Zhejiang, China

More Information

Author Bio:
WANG Fu-jian(1969-), male, PhD, associate professor, 86-571-87952198, ciewfj@zju.edu.cn

摘要

摘要: 为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度, 分析了GM (1, 1) 模型和灰色Verhulst模型的特点, 发现GM (1, 1) 模型适用于具有较强指数规律的序列, 只能描述单调的变化过程, 而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程, 建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM (1, 1) 预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人, 相对误差分别为1.49%和9.43%, 可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM (1, 1) 模型。
- 交通安全 /
- 道路交通事故 /
- 灰色预测 /
- 灰色Verhulst模型 /
- GM(1, 1)模型
Abstract: In order to improve the predictive precisions of grey predictive models for road traffic accidents, the properties of GM (1, 1) model and grey Verhulst model were analyzed.GM (1, 1) model adapted to the sequences with good exponent law, only described monotonous change process, Verhulst model adapted swinging sequences or saturated S-shape sequences.Recently, road traffic accidents in China developed as saturated S-shape sequences, so a Verhulst predictive model of road traffic accidents was put forward.The predictive values of grey Verhulst model and GM (1, 1) model for the death people numbers of road traffic accidents in 2004 in China are (108 700) and 117 200 respectively, their predictive precisions are 1.49% and 9.43% respectively, which shows that the predictive precision of the presented model is better than that of GM (1, 1) model.
- traffic safety /
- road traffic accidents /
- grey prediction /
- grey Verhulst model /
- GM (1, 1) model

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图 1 死亡人数曲线

Figure 1. Curve of Death People Numbers

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表 1 道路交通事故死亡人数统计

Table 1. Death People Numbers of Road Traffic Accidents

年份	死亡人数/万人	年份	死亡人数/万人
1990	4.93	1998	7.81
1991	5.33	1999	8.35
1992	5.87	2000	9.39
1993	6.35	2001	10.59
1994	6.63	2002	10.94
1995	7.15	2003	10.44
1996	7.37	2004 (a)	9.92
1997	7.39	2004 (b)	10.71

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表 2 灰色模型精度检验等级

Table 2. Precision Grades of Grey Models

等级	指标
等级	相对误差α	绝对关联度g₀	均方差比值C₀	小误差概率p₀
一	0.01	0.90	0.35	0.95
二	0.05	0.80	0.50	0.80
三	0.10	0.70	0.65	0.70
四	0.20	0.60	0.80	0.60

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表 3 Verhulst模型误差

Table 3. Errors of Verhulst Model

序号k	年份	原始数据x_k⁽¹⁾/万人	预测值 $\overset{\land}{x}_{k}^{(1)} /$ 万人	残差ε_k $x_{k}^{(1)} - \overset{\land}{x}_{k}^{(1)} /$ 万人	相对误差Δ_k/%
1	1990	4.93	4.93	0.00	0.00
2	1991	5.33	5.35	-0.02	0.38
3	1992	5.87	5.79	0.08	1.36
4	1993	6.35	6.23	0.12	1.89
5	1994	6.63	6.69	-0.06	0.90
6	1995	7.15	7.14	0.01	0.14
7	1996	7.37	7.60	-0.23	3.12
8	1997	7.39	8.06	-0.67	9.07
9	1998	7.81	8.50	-0.69	8.83
10	1999	8.35	8.94	-0.59	7.07
11	2000	9.39	9.36	0.03	0.32
12	2001	10.59	9.77	0.82	7.74
13	2002	10.94	10.16	0.78	7.13
14	2003	10.44	10.52	-0.08	0.77
15	2004 (a)	9.92	10.87	-0.95	9.58
16	2004 (b)	10.71	10.87	-0.16	1.49

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表 4 GM (1, 1) 模型误差

Table 4. Errors of GM (1, 1) Model

序号k	年份	原始数据x_k⁽⁰⁾/万人	预测值 $\overset{\land}{x}_{k}^{(0)} /$ 万人	残差ε_k $x_{k}^{(0)} - \overset{\land}{x}_{k}^{(0)} /$ 万人	相对误差Δ_k/%
1	1990	4.93	4.93	0.00	0.00
2	1991	5.33	5.47	-0.14	2.63
3	1992	5.87	5.80	0.07	1.19
4	1993	6.35	6.15	0.20	3.15
5	1994	6.63	6.52	0.11	1.66
6	1995	7.15	6.92	0.23	3.22
7	1996	7.37	7.34	0.03	0.41
8	1997	7.39	7.78	-0.39	5.28
9	1998	7.81	8.25	-0.44	5.63
10	1999	8.35	8.75	-0.40	4.79
11	2000	9.39	9.27	0.12	1.28
12	2001	10.59	9.83	0.76	7.18
13	2002	10.94	10.43	0.51	4.66
14	2003	10.44	11.06	-0.62	5.94
15	2004 (a)	9.92	11.72	-1.80	18.15
16	2004 (b)	10.71	11.72	-1.01	9.43

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