基于时间序列和灰色模型的交通事故预测

• 作者: 方守恩 蒋宏 詹嘉 陈雨人
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通事故 时间序列模型 自回归移动平均模型 灰色模型
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 交通安全
• 页码范围: 93-98
• 分类号: U491
• 字数: 4570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.04.021

摘要

利用时间序列和灰色模型理论,针对北方某城市的交通事故统计数据,分别建立了自回归移动平均模型及灰色模型,并对各模型进行了步长为12的预测.通过模型对比发现:2个模型的预测绝对误差分别为23.95％和54.32％,且对于具有季节周期性特点的序列,自回归移动平均模型的预测结果与实际观测值比较吻合,说明自回归移动平均模型比灰色模型更能充分挖掘历史信息以减少预测误差,并反映数据的周期性变化,具有良好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方守恩	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	132	1820	23.0	36.0
2	陈雨人	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	61	358	10.0	16.0
3	蒋宏	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	11	182	6.0	11.0
4	詹嘉		3	52	2.0	3.0