基于组合预测优化模型的交通事故预测研究

发布时间：2019-04-04 09:56

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of traffic accident prediction, the UGM (1,1)-Holt combined prediction model is constructed based on entropy method, and the sliding transfer probability is introduced into Markov chain model to realize the optimization of combinatorial prediction. The model is used to fit and analyze the historical data of traffic accident deaths in Hubei Province from 2003 to 2011, and the validity of the model is verified by the data from 2012 to 2014. The prediction accuracy of UGM (1,1) model, Holt exponential smoothing model, combined prediction model and combinatorial prediction optimization model are compared by examples. The results show that, compared with the first three models, the average relative error (MRE) of the proposed combinatorial prediction optimization method is 0.45%, and the predicted MRE of three years is 1.25%. It can obtain the advantage of a single model effectively, and the prediction accuracy is higher than that of the previous three models.
【作者单位】： 武汉理工大学中国应急管理研究中心;安全预警与应急联动技术湖北省协同创新中心;
【基金】：国家重点研发专项资助(2016YFC0802509) 国家自然科学基金青年项目资助(51604204,71501151) 国家社会科学基金青年项目资助(16CTQ022) 中央高校基本科研业务费专项资金(WUT:2016-VI-001)
【分类号】：U491.31

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2453704