灰色加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型在交通事故预测中的应用

"这篇论文研究了基于灰色加权马尔可夫SCGM（1，1）c模型的道路交通事故预测方法，结合灰色系统理论和马尔可夫链原理，旨在提高预测准确性，尤其适用于数据量小、时间序列短且存在随机波动的情况。论文通过实例分析证明了该模型在揭示交通事故趋势和克服随机波动影响方面的实用价值。" 交通事故预测是交通安全领域的关键任务，对理解交通行为、评估安全状况以及制定预防策略至关重要。传统的预测方法如回归模型和经验模型往往需要大量历史数据，但在实际中，道路交通系统的动态性可能导致数据不足或波动性大。为此，研究人员发展了灰色预测法，如灰色马尔可夫预测法，来应对这些问题。 本论文提出了一种新的预测模型——灰色加权马尔可夫SCGM（1，1）c模型。灰色系统理论提供了一种处理不完全信息的框架，可以捕捉数据的内在趋势，而马尔可夫链则擅长处理具有显著波动性的系统状态转移。SCGM（1，1）c模型是单因素系统云灰色模型，能够有效拟合时间序列数据的整体趋势。为了更好地处理随机波动，论文引入了加权马尔可夫链，通过对不同状态转移概率赋予不同的权重，增强了模型对数据波动的适应性。 在实际应用中，该模型被应用于某市1975年至2010年的道路交通事故数据进行预测分析。结果显示，灰色加权马尔可夫SCGM（1，1）c模型不仅能够揭示交通事故数量的变化趋势，还能有效地减小随机波动对预测精度的负面影响，证明了其在实际工程中的实用性。 这篇论文的研究贡献在于提供了一种适用于数据有限且波动性强的交通事故预测工具，对于提升交通安全管理和规划的效率与准确性具有积极意义。未来的研究可能进一步探索该模型在不同地区、不同交通条件下的适用性，并优化权重分配策略以提高预测效果。