高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

基于背景值和初值改进的灰色Verhulst 模型

针对灰色Verhulst模型的理论缺陷,在优化背景值的基础上,将X(1)的第n个分量作为灰色Verhulst模型的初始条件,改进灰色Verhulst模型.应用实例表明,在一定程度上,改进的灰色Verhulst模型消除了灰色Verhulst模型在背景值获取和初值选取时造成的误差,具有较高的模拟精度.     

基于灰色Verhulst模型的粮食物流量预测

针对粮食物流量预测的特点,引入灰色Verhulst预测模型理论,并分析此理论应用于粮食物流量预测的可行性,在此基础上建立粮食物流量预测的Verhulst模型。通过实际案例分析,及与其他方法预测结束的对比,表明灰色Verhulst模型在粮食物流量预测方面具有较高的预测精度。     

改进的灰色Verhulst模型

针对灰色Verhulst模型预测函数中参数c的求解问题,提出了一种优化预测函数的新方法。该方法以累加生成序列的倒数与其倒数模拟值的差值平方和最小为目标函数,构建了一个非线性无约束优化模型,来求解灰色Verhulst模型预测函数中的参数c,并给出了灰色微分方程时间响应式的解析式。实验分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善。     

灰色组合预测模型应用研究

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,它的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况,对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价,有效地控制各影响因素,达到减少交通事故的目的．可构建适应道路交通系统多属性特点的道路交通事故预测模型：灰色预测及其改进模型、神经网络预测模型、灰色神经网络组合预测模型．实证结果表明,灰色组合预测模型能够充分发挥各单一模型的优点,同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想,精度更高．     

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上，通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式，提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型，工程实例分析表明，灰色Verhulst模型的预测精度较高，具有良好的适应性。     

灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

模袋砂堤防沉降量预测的分数阶灰色模型

为获得更优的模袋砂堤防沉降预测结果,基于灰色模型,提出一种分数阶灰色模型。运用MATLAB语言编写了相关程序,实现微分阶次到分数阶的改变,并运用该模型对模袋砂滩涂围垦测试的沉降结果进行实例分析。分数阶灰色模型与灰色Verhulst模型、残差GM模型、GM(1,1)模型对比分析表明:(a)分数阶灰色模型预测结果更精确,其不仅具有GM(1,1)模型前期预测效果好的优点,而且具有灰色Verhulst模型后期预测效果好的优点;(b)分数阶灰色模型的中长期预测结果稳定性比残差GM模型好。     

基于修正因子的雾天可变限速交通流模型

分析雾天可变限速控制作用下高速公路的特性,提出基于雾天修正因子的在线自调整可变限速交通流模型。雾天修正因子通过T-S模型根据高速公路实时能见度与曲面半径在线自我调整,进而实现雾天可变限速交通流模型自我调整。采用灰狼算法对交通流模型参数及T-S模型参数进行优化调整。采用速度与密度的平均绝对百分比误差对模型性能进行评价。使用VISSIM与MATLAB进行仿真研究,仿真结果表明：相比于一般可变限速交通流模型,本文提出的交通流模型在速度和密度的辨识精度方面分别提升了41. 5%和10.5%,可以更加准确反映出雾天可变限速作用下高速公路的特性。     

变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10.408,最少相差0.184。该方法可应用于实际工程。     

中国道路交通事故变化趋势预测

道路交通事故在中国已成为威胁人民群众生命财产安全和社会可持续发展的严重问题。对过去10年间中国道路交通事故时间序列数据进行分析,建立了11个预测模型,用平均绝对百分误差(MAPE)对各种预测模型进行寻优,并用筛选出的最优预测模型对2004～2007年中国道路交通事故死亡人数和直接经济损失进行预测。研究结果可为相关问题的科学决策提供可靠的依据。     

上海市人为灾害的灰色数列和拓扑预测

人为灾害的原始数列是灰色系统，应用灰色数列预测ＧＭ（１，１）模型，导出该数列的响应函数，对上海城郊结合部的沪闵路的交通事故作出预测，并对预测模型做了检验，检验精度为１级．在原始数列摆动幅度较大的情况下，对南京东路沿线地区的火灾，用拓扑图形预测法进行预测．这两种方法的预测为人为灾害的防治决策部署提供了依据．     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

高速公路城市化路段短时交通量预测方法研究

在对高速公路进出城路段交通拥堵现象产生原因进行分析的基础上,基于径向基神经网络的思想,建立了适用于高速公路城市化路段的短时交通量预测模型,为高速公路服务水平判定、交通控制与诱导提供理论依据和技术支持。最后,以京津塘高速公路城市化路段为例,对建立的模型进行效果验证,结果证明所建立的方法是有效性的、可行的。     

山东省公路机动车货运量及运力组合预测

本文利用山东省公路机动车货运量、运力及国内生产总值时间序列信息,根据灰色系统及回归理论,建立山东省公路机动车货运量及运力灰色预测模型和回归模型,并利用组合预测方法进行预测,为控制山东省运力发展提供依据。