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随着改革开放的步伐,我国经济取得举世触目的成绩,交通运输业也得到了迅猛发展,道路通车里程及机动车数量逐年增加,但随之而来的道路交通事故却是触目惊心。自21世纪以来,国家对交通安全愈发重视,采取了一系列的政策措施,交通安全成果显著。但我国目前交通安全形势还不容乐观,仍然任重道远。本文以指数平滑法作为研究主线,通过结合马尔科夫链和DS证据理论,建立了三种区域道路交通事故预测模型。并使用同一套历史数据,分别应用所建立的三种模型进行预测,对模型的预测准确性进行评价。最后选用预测精度最高的模型对我国2016-2020年道路交通事故死亡人数进行了预测,预测结果为制定交通安全政策提供理论依据。首先,本文对道路交通事故预测的理论基础作了研究。阐述了道路交通事故预测的基本原理,就如何选择合适的道路交通事故预测方法、评价指标进行了探索与分析,重点分析了指数平滑法与马尔科夫链在道路交通事故预测中的适用性。其次,建立了基于指数平滑法的道路交通事故预测模型。在分析得到交通事故统计指标分布状况的基础上,建立了合适的指数平滑法预测模型,包括模型分类、平滑初值确定及平滑系数选取。其中重点对平滑系数选取方法进行了研究,采用了新的平滑系数选取方法——Levenberg-Marquardt算法,并验证了算法的实用性。然后,在指数平滑法预测的基础上,结合马尔科夫链,建立了基于指数平滑法与马尔科夫链的道路交通事故组合模型,涵盖组合模型基本思想、模型的构建,并通过实例分析展示了模型的使用方法和预测效果。最后,分析了经典马尔科夫链存在的缺陷,针对其缺陷引入DS证据理论,建立了改进的组合模型。并以1991-2012年我国道路交通事故死亡人数作为数据源标定了本文建立的三种预测模型,分别应用标定后的模型预测了2013-2015年我国道路交通事故死亡人数,通过分析比较预测结果,选取预测精度最高的模型预测得到我国未来道路交通事故发展趋势,为交通安全政策的制定提供理论依据。