灰色关联LS-SVM模型：道路交通事故预测与优化

“基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测” 这篇论文主要研究的是如何通过结合灰色关联分析和最小二乘支持向量机（LS-SVM）来提高道路交通事故的预测精度和建模效率。作者戢小辉提出了一种创新性的预测模型，该模型首先运用灰色关联分析对影响道路交通事故的因素进行相关性研究，以此来识别和筛选关键的输入变量，从而简化LS-SVM模型的结构。 灰色关联分析是一种统计方法，用于衡量两个时间序列或数据集之间的相似程度，即使在数据不完全或存在噪声的情况下也能提供有效的关联度评估。在这个模型中，灰色关联度被用来确定哪些因素对交通事故的发生影响最大，从而帮助确定LS-SVM模型的输入特征。 最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种机器学习算法，它在处理非线性问题时表现优秀，尤其适用于分类和回归任务。通过灰色关联分析筛选出的关键因素作为输入，可以构建一个更简洁且针对性强的LS-SVM模型，减少计算复杂性，加快模型训练速度。 为了进一步优化模型参数，论文采用了动态改变惯性权重的自适应粒子群算法（DCW-APSO）。粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局搜索算法，而DCW-APSO是其改进版本，能够动态调整惯性权重，以平衡探索和开发之间的平衡，提高优化性能。这种优化策略有助于寻找LS-SVM模型的最佳参数组合，从而提升预测效果。 论文应用这个改进后的模型预测了1996年至2000年的综合道路交通事故死亡率，并与其他预测模型的结果进行了对比分析。结果显示，基于灰色关联分析的LS-SVM模型不仅具有更快的收敛速度，而且在预测精度上明显优于其他模型。这表明，结合灰色关联分析和DCW-APSO优化的LS-SVM模型对于道路交通事故的预测具有较高的实用价值和科学意义。 这篇研究为道路交通事故预测提供了新的思路，通过灰色关联分析和自适应粒子群优化技术，提高了预测模型的效率和准确性，有助于交通管理部门制定更有效的安全策略和预防措施。