灰色建模技術及其在道路交通事故管理中的應用研究.pdf

1、灰色系統(tǒng)理論是系統(tǒng)科學中研究小樣本、貧信息系統(tǒng)的理論與方法體系，灰色建模技術是灰色系統(tǒng)理論的核心，是連接灰色理論與實踐應用的紐帶?；疑＜夹g已成功解決了經典方法難以解決的大量實際問題，具有廣泛的應用背景和較強的應用價值。論文旨在對灰色建模技術及其在道路交通事故管理中的應用進行深入研究，以期在灰色數據變換技術、灰色關聯分析技術、灰色預測技術和實際應用等領域獲得一些新的研究成果，為灰色建模技術提供新思路、新方法，拓展灰色建模技術的應用范圍

2、，豐富和完善灰色建模體系，促進灰色系統(tǒng)理論與交通管理的融合發(fā)展。論文的主要研究內容和研究成果如下：
　　 (1)通過對灰色數據變換技術提高序列建模的機理分析，明晰了灰色數據變換的構造機理。從灰色數據變換提高序列光滑性、減少序列級比偏差等角度，提出了灰色數據變換的構造準則，為灰色數據變換的構造提供了理論指導。構造了基于平均增長率的弱化變權緩沖算子，該算子不但滿足緩沖算子的構造準則，還能通過變權系數調整其作用強度，豐富了緩沖算子體系

3、。構造了基于線性函數與反余切函數的函數型數據變換，驗證了所構造的函數型數據變換滿足數據變換構造準則，拓展了函數型數據變換體系。
　　 (2)針對周期波動序列的變動特征，給出了周期波動序列的周期確定方法和序列波動性的測度方法，將序列的周期性與波動性因素引入灰色關聯分析模型，構建適用于周期波動序列的灰色關聯分析模型，為分析具有周期波動特征的序列間的關聯性提供了模型支撐。根據面板數據的時空特征建立了基于面板數據的灰色關聯分析模型，為分

4、析矩陣序列的關聯性提供了新思路。提出了基于新信息優(yōu)先原理的時序權重確定方法和基于差異驅動原理的指標權重確定方法，并在時序權重與指標權重確定的基礎上構建了基于均值關聯度的動態(tài)多指標評價模型，為動態(tài)多指標評價提供了新方法。
　　 (3)針對傳統(tǒng)的灰色GM(1，1)模型難以滿足波動序列預測的需求，提出了利用振幅壓縮變換和加權均值變換對波動序列進行處理，弱化波動序列的隨機性，提高序列光滑性，使序列變化梯度趨于平緩，并利用變換后的數據建立

5、GM(1，1)模型，為波動序列預測研究提供新思路。根據系統(tǒng)演化所呈現的階段性特征：孕育階段→勻速變化階段→加速變化階段→另一平衡狀態(tài)，構建了能夠反映系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的GM(1，1，ta)模型，對該模型的建模機理、模型特性、參數估計等問題進行了探討，拓展了灰色預測模型體系。針對交通事故系統(tǒng)特征變量的特點，構建參數可調的灰色GM(1，1)冪模型，利用灰色信息覆蓋原理確定模型中參數α的范圍，并利用粒子群智能算法搜索最優(yōu)參數α，并對GM(1，1

6、)冪模型的背景值進行智能優(yōu)化。將灰色GM(1，N)模型與灰色關聯分析相結合，通過灰色關聯分析識別GM(1，N)模型中的相關因素，減少非關鍵因素被選入GM(1，N)模型的可能性。
　　 (4)在灰色數據變換技術、灰色關聯分析技術、灰色預測技術研究的基礎上，利用灰色建模技術對我國道路交通事故的成因及演化趨勢進行了分析，通過分析識別出影響我國道路交通安全的主要因素，并對我國道路交通事故的演化趨勢進行了預測分析。根據道路交通事故成因分析