交通事故时间序列预测方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.comf中国公路学报第8卷增1期CHINAJOURNALOFHIGHWAYANDTRANSPORTVo1．8Sup．No．11995交通事故时间序列预测方法研究海林／。(北京工业大学)摘要从交通事故基车信息特征研究八手，将交通事故时间序l列分解为t趋势变动、循l环变、季节变动和随机变动．掏造了交通事故时间序列预测模型．关奠词奎要墨垫里．时间序列指在时间上顺序发生的一系列事件，可能是连续的，也可是离散的。对道路交通事故来说，不同时间的观测值不能认为是相互独立，确切的说在这些连续观测值之间存在着一定的相关模式过去在分析交通事故时间序列的，多

2、采用平滑手段和回归分析手段，并以此对过去情况作出拟合模型来预测交通事故的发展趋势。采用这一作法是因为过去的交通事故资料中包含着未来的基本信息模式，但此法对时间序列本身缺乏更广泛和更深入的研究。本文从事故基本信息特征研究入手，建立交通事故时间序列预澍模型，并预测事故的发展趋势。1理论分析交通事故的时间序列是道路交通系统在过去的时间里，在一定的道路条件、社会经济环境下产生的。它是一定的人、车、路运舴结果的综合反映因此，过去的时间序歹吐包含着事故的发生、发展的潜在趋向，并具有代表事故发展趋势的因素，研究交通事故时间序列的内涵，并构造反映事故特征趋向的模型，可用于交通事故的预测。交通事

3、故的时间序列，含有交通事故的一些规则的变动和一些不规则的变动。规则的变动为趋势变动和周期变动，周期变动又可分解为循环变动和季节变动；不规则变动包括随机变动和突然变动，突然变动为突发事件而引起的交通事故数的突变，这种现象在社会不稳定时有明显的影响，对常规预测可以不予考虑。因此，只要研究交通事故时间序列的趋势变动、循环变动、季节变动和随机变动，即可掌握交通事故发展规律，进行交通事故的预测。趋势变动从交通事故时间序列的总体看，交通事故的时间序列是在一定社会环境和交通条件下产生的，它潜在着一定的历史条件下交通事故发展的总趋势．即随着人、车、路、经济发展而产生的事故发展的总趋势，这一趋势

4、是时间序列中所包含的一种长期趋势，它代表了交通事故发展的总体水平；循环变动交通事故如同社会的发展一样，会存在一定的循环变动，它代表着人、社会对交通事故的认识和控制；季节变动交通事故与交通出行密切相关，交通出行量的大小与出行方式与季节具有密切的关系，因而交通事故也呈现明显的季节变动；随机变动交通事故的发生、发展与多种因素有关，是一随机发生的事件，除以上的变动。北京市科技新星计划资助项目维普资讯http://www.cqvip.com126中国公路学摄外，还有其它的变化．表现为均值为零的随机变动。用7’表示趋势变动，C表示循环式变动，s表示季节性变动．R表示随机性变动，则交通事故时

5、间序列由上述4种模式掏成的交通事故时间序列的基率模型为：●A=7’·C·S·R(1)其中：A为交通事故数。2模型中各因素昀钧定为研究方便，将时间序列分懈成4种变动．采用时间序列分解法，即逐步将T．C、S、R分解出来．标定出它们各自的数学模型，并利用交通事故发生、发展的惯性原则预测其将来的交通事故。2．17C的标定7·C指时间序列中仅包含趋势变动和循环变动，而消除了季节变动和随机变动。随机变动可以通过移动平均的方法来消除，但完全消除季节变动有{鼯大困难。而且对移动平均来说．移动跨度愈大，随机变动消除的效果愈好．但若取过大的移动平均跨度将改变原序列的特征。季节变动的消除则可通过对交

6、通事故的统计资料进行预处理，以消除数据中季节变动成分。为此，选择一台适的平均跨越期数Ⅳ对原统计序列进行平精移动。为此选定时间序列[A]01．2，3⋯)．设序列为按季度顺序排列．由于每年为4个季良，困此，选择N=4，这样无论是跨年度还是不跨年度，每向前平移一次，均包含4个季度值．这样就使得每一个移动平均值包含】人完整4季的观测值，形成了一个不舍季节变动的新序列，即消除了季节波动的影响。同时．采用移动平均法，也将消除大部分随机变动。由于移动平均值的下标序号与每次平均中所包含的中间一个数据的符号相对应，由于消除季节变动时选用的移动平均跨度N为偶然，则造成了两个序列的不同步．为消除这一

7、影响．采用中心化的方法即可保持时间序列时间上的一致。中心化处理模型如下：丁．+旦堕虫(2)t．(1+)一墨__I_±'二二±羔(3)将(2)、(3)式相加，求平均值：T．C(t+N)：-C_一7℃(+__1)+TC(+盟丰一L6r1化简为：了’·c“。苦)：去：J4．+2A⋯+⋯+2【+x一+件](4)此时．7·C即为消除了季节变动和随机变动的新的时间序列2．2s·足值的标定·因为：A：7、·C·S·R所以：S·R—／(丁·C)(5)相除以后，只剩下受季节变动模式与随机变动支配的因素，因为此