事故预测研究——运用灰色加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型.pdf

简介：
本文提出了一种结合灰色系统理论、马尔可夫链和SCGM(1,1)c模型的新型方法，旨在提升对各类安全事故发展趋势的预测精度与可靠性。 交通事故预测是进行交通安全评价、规划及决策的重要依据。本段落结合灰色系统理论与马尔可夫链原理，运用系统云灰色模型SCGM（1, 1）c对道路交通时间序列数据的趋势进行了拟合分析。该方法所得的拟合指标显示出一定的随机波动性。 鉴于马尔可夫链适用于处理具有较大波动性的动态过程，本段落创新地引入了加权马尔可夫链预测法，并提出了一种专门用于道路交通事故次数预测的灰色加权马尔可夫SCGM（1, 1）c模型。该方法特别适合于时间序列较短、数据量较少且随机性较强的系统。 通过以某市自1975年至2010年期间的道路交通事故次数为实例进行分析，结果表明所提出的预测模型不仅能准确揭示事故变化的整体趋势，还能有效应对因随机波动带来的误差影响。因此，该方法在实际工程应用中具有显著的实用价值和广阔的应用前景。