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基于灰色马尔可夫的河南省道路交通事故预测
灰色预测模型的预测精度主要取决于建模序列的光滑度,光滑度越高,预测的精准度就越高。由于道路交通事故数据具有随机性,波动性较大,因此序列的光滑度较低,预测精度低。马尔可夫链模型适用于随机过程,是一个随机变量序列。灰色马尔可夫模型可以把两者的优势结合起来,提高预测精准度。因此,文章综合运用灰色马尔可夫模型对河南省2021—2025年道路交通事故数据发展趋势进行预测。
道路交通事故灰色马尔可夫模型
GM(1,1)模型
1.序列生成
道路交通事故数据具有不确定性和随机性,为了提高序列平滑度,运用累加生成或累减还原对原始序列进行函数变换。
设是某区域的时间k序列的交通事故数据的原始序列,即:
(1)
为弱化原始数据不确定性和随机性,运用公式:
(2)
对原始序列X(0)作1-AGO,得序列:
(3)
其中,
(4)
对序列作紧邻均值生成,得序列:
(5)
2.建模计算
建立GM(1,1)模型的灰色微分方程:
(6)
灰色微分方程白化得:
(7)
设为参数列,采用最小二乘估计确定参数a,b的值,且
则GM(1,1)模型的最小二乘估计参数列满足
(8)
求解式(4)的时间响应函数进行一阶累减还原,得最终预测值:
(9)
马尔可夫链模型
马尔科夫链模型是一个随机变量序列,它与某个系统的状态相对应,而此系统在某个时刻的状态依赖于前一时刻的状态。
1.状态划分
令,是GM(1,1)模型在k时刻求得的原始数据未来预测值。以灰色模型预测出的趋势曲线为基准,在其上下两侧作n条与之平行的曲线,每两条相邻曲线之间的区域称为一种状态。任一状态表达为:
(10)
各状态区间均为左开右闭区间。
(11)
关于时间k的函数,状态划分的数目n以及Ai、Bi的取值,依据交通事故数据的多少及数据性质确定。当原始数据较少时,划分的区间宜较小,增大各状态之间的转移次数,更客观地反映各状态间的转移规律。
假设某事件的发展过程有n个可能的状态,即。概率Pij代表从当前状态i转移到状态j的概率,则:
(12)
Pij(k)代表经过k步转移到的概率;nij(k)代表经过k步转移到;ni代表数据处于的样本个数;
则状态转移概率矩阵为:
(13)
2.编制预测表格
选取离预测时间最近的j个时刻,按离预测时间的远近,转移步数分别定为1,2,3,…,j。在转移步数所对应的转移矩阵中,取原始状态所对应的行向量,组成新的矩阵,对该矩阵的列向量求和,其和最大的列向量的状态即为系统随机值的预测转向状态。
3.计算预测值
取预测值变动的灰区间的中间值作为最后的预测值。
(14)
模型检验
以河南省2013—2020年全省道路交通事故为例,验证构建模型预测的精准度,原始数据见表1。
建立GM(1,1)模型
经计算得a= -0.2,b=3130.6,则
(15)
依据公式(13)计算得出2013—2020年河南省道路交通事故的预测值,见表1。
状态划分
根据预测值的残差相对值进行状态划分,划分标准见表1,将状态值划分为4个区间,取,,,的状态界限分别为(-48,-28],(-28,-8],(-8,12],(12,32]。
编制预测表格
由于划分为4个状态,因此选择离预测时刻最近的4年编制预测表,其转移步数分别定为1,2,3,4,得到最新的转移概率矩阵,表2。
计算预测结果
表2可以看出2017年河南省道路交通事故情况处于状态1的概率最大,因此2017年河南省道路交通事故的预测值与实际值的误差最有可能转向状态1。依据公式(12)计算出2017年的灰色预测值为8916,所以用马尔可夫模型修正的值为8916*(1-0.41)=5260,2017年河南省道路交通事故实际值为5912,灰色预测的相对误差为-50.81%,修正后的相对误差为11.2%,相对误差大幅度降低,预测的精准度明显增强。同理运用灰色马尔可夫模型对2018—2020年河南省道路交通事故进行预测,2017—2020年道路交通事故预测结果见表3。
河南省2021-2030年道路交通事故预测
同上文运用灰色马尔可夫模型对河南省2021—2025年道路交通事故发展趋势进行预测,预测值依次为11707、19147、29307、28564、26056。据预测结果可知,2023、2024、2025年为河南省道路交通事故高发年份。2023年道路交通事故预测数量接近三万,大幅度升高且此后两年居高不下。
结论
(1)灰色马尔可夫模型将灰色 GM( 1, 1)模型和马尔可夫模型二者的优点相互结合在起来,利用灰色GM( 1, 1)模型在宏观层面预测道路交通事故数据的整体发展趋势,用马尔可夫模型在微观层面预测数据之间的波动性规律,充分发挥优势,克服弊端。
(2)从2021—2025年河南省道路交通事故预测结果中可以看出,河南省道路交通安全形势依然十分严峻,且有加重的趋势,道路交通安全管理工作不容松懈。道路交通事故预防应提前部署,以此提高道路交通安全水平。