灰色马尔可夫模型在交通事故预测中的应用

"基于灰色马尔可夫的道路交通事故预测.pdf" 本文主要探讨了一种结合灰色模型和马尔可夫理论的新型预测方法——灰色马尔可夫模型在道路交通事故预测中的应用。灰色马尔可夫模型是针对道路交通事故数据的特点，如数据量小、短期波动不大，以及长期数据序列的随机性，而设计的一种复合预测工具。 灰色模型（GM(1,1)）是灰色系统理论的基础模型，它适用于处理非完全信息或数据不完全的序列预测问题。当面对数据量有限且波动较小的情况时，灰色模型能够提供相对准确的短期预测结果。然而，对于长期预测，由于数据序列的拟合效果可能变差，预测精度会有所下降。 马尔可夫链，另一方面，是一种基于状态转移概率的统计模型，适用于描述数据序列在不同状态之间的随机转换。当数据序列的随机波动较大时，马尔可夫链可以有效地捕捉这种随机性和长期趋势。 灰色马尔可夫模型将两者结合起来，首先利用灰色模型对交通事故数据进行长期趋势预测，然后通过马尔可夫链分析数据序列的随机波动状态，最终结合两者的结果得出期望值。这种方法弥补了灰色模型在处理随机波动性数据时的不足，提高了预测的准确性。 文章通过实例分析证明了灰色马尔可夫GM(1,1)模型在道路交通事故预测中的实用价值。它能为交通安全管理者提供更准确的事故预测依据，从而更好地制定安全策略和预防措施，降低交通事故的发生率，提高道路交通安全管理水平。 关键词: 道路交通事故；灰色模型；马尔可夫理论；预测模型；期望值 此研究不仅展示了灰色马尔可夫模型在交通事故预测领域的创新应用，还为交通工程领域的研究人员和实践者提供了一个有效的工具，以应对复杂多变的交通环境，预测并减少交通事故的发生。