改進(jìn)灰色理論在海上交通事故預(yù)測中的應(yīng)用??

針對交通事故發(fā)生的特點(diǎn),探討了灰色系統(tǒng)和時(shí)間序列模型在道路交通事故預(yù)測中的具體應(yīng)用,在介紹分析道路交通事故灰色性的基礎(chǔ)上,建立了基于灰色預(yù)測理論的交通事故預(yù)測模型,并用其分別對道路交通事故的死亡人數(shù)、交通事故量進(jìn)行了預(yù)測,其結(jié)果是可信的.

在分析我國水上交通事故歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,引入灰色verhulst預(yù)測理論。由此建立了水上交通事故verhulst模型,并分別利用該模型和灰色gm(1,1)模型對我國近幾年水上交通事故進(jìn)行了預(yù)測,發(fā)現(xiàn)該模型精度高,擬合度更優(yōu)。該模型可用于對我國水上交通事故的預(yù)測。

為研究我國交通事故發(fā)展趨勢,在已有事故預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)上,根據(jù)2009-2013年全國道路交通事故發(fā)生起數(shù)、死亡人數(shù)數(shù)據(jù),建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。運(yùn)用matlab進(jìn)行建模分析簡化運(yùn)算過程,并直觀顯示曲線擬合情況。預(yù)測結(jié)果顯示：事故起數(shù)與死亡人數(shù)預(yù)測相對誤差分別為e1=0.0023,e2=0.0040;小誤差概率p均為1;后驗(yàn)差比值分別為c1=0.0524,c2=0.1082,預(yù)測精度均為一級,短期預(yù)測精度高,能很好地預(yù)測交通事故的發(fā)展趨勢。

為研究我國交通事故發(fā)展趨勢,在已有事故預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)上,根據(jù)2009-2013年全國道路交通事故發(fā)生起數(shù)、死亡人數(shù)數(shù)據(jù),建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。運(yùn)用matlab進(jìn)行建模分析簡化運(yùn)算過程,并直觀顯示曲線擬合情況。預(yù)測結(jié)果顯示：事故起數(shù)與死亡人數(shù)預(yù)測相對誤差分別為e1=0.0023,e2=0.0040;小誤差概率p均為1;后驗(yàn)差比值分別為c1=0.0524,c2=0.1082,預(yù)測精度均為一級,短期預(yù)測精度高,能很好地預(yù)測交通事故的發(fā)展趨勢。

利用時(shí)間序列和灰色模型理論,針對北方某城市的交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分別建立了自回歸移動平均模型及灰色模型,并對各模型進(jìn)行了步長為12的預(yù)測。通過模型對比發(fā)現(xiàn):2個模型的預(yù)測絕對誤差分別為23.95%和54.32%,且對于具有季節(jié)周期性特點(diǎn)的序列,自回歸移動平均模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際觀測值比較吻合,說明自回歸移動平均模型比灰色模型更能充分挖掘歷史信息以減少預(yù)測誤差,并反映數(shù)據(jù)的周期性變化,具有良好的適用性。

將結(jié)合灰色系統(tǒng)理論與馬爾可夫理論,對公路交通事故進(jìn)行預(yù)測.利用灰色馬爾可夫預(yù)測模型,可有效地處理類似交通事故等隨機(jī)性、波動較大的數(shù)據(jù)。

采用傳統(tǒng)灰色gm(1,1)模型預(yù)測道路交通事故這類隨機(jī)性、波動性較大的數(shù)據(jù),存在擬合較差、精度不足等問題。運(yùn)用馬爾可夫模型對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,并建立灰色馬爾可夫預(yù)測模型。將該模型應(yīng)用于1998~2007年全國道路交通事故數(shù)據(jù)來預(yù)測2008年事故次數(shù),結(jié)果表明采用該模型預(yù)測精度達(dá)到96.9%,明顯優(yōu)于單獨(dú)使用gm(1,1)模型的預(yù)測結(jié)果。

利用灰色預(yù)測理論,根據(jù)北京市1999～2006年道路交通事故的統(tǒng)計(jì)資料,建立了北京市道路交通事故發(fā)生次數(shù)的灰色gm(1,1)預(yù)測模型,并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對所建立的模型進(jìn)行了改進(jìn).經(jīng)證實(shí),改進(jìn)后的gm(1,1)模型預(yù)測精度高,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際相符.gm(1,1)模型的預(yù)測結(jié)果可為北京市道路交通管理部門制定預(yù)防交通事故的措施提供重要的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù),這對加強(qiáng)北京市的道路交通管理、改善北京市的道路交通安全狀況將具有一定的現(xiàn)實(shí)意義.

分析了我國當(dāng)前交通安全形勢的嚴(yán)峻性,說明了道路交通事故預(yù)測技術(shù)的重要性.在對比兩種傳統(tǒng)的交通事故預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,分析了灰色模型在交通事故預(yù)測中的優(yōu)越性,并構(gòu)建gm(1,1)對道路交通事故量進(jìn)行了預(yù)測,結(jié)果證明是可信的.

交通事故的發(fā)生是一個典型的灰色系統(tǒng),利用灰色理論的gm(1,1)模型建立了交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)及直接經(jīng)濟(jì)損失預(yù)測模型,并利用某市31個月的交通狀況數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型有較好的精確度。

1 山東轄區(qū)水上交通事故統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告 （2009年） 一、2009年事故綜述 1、水上交通事故情況 轄區(qū)發(fā)生水上交通事故34起，死亡失蹤25人，沉船9 艘，直接經(jīng)濟(jì)損失約6479萬元。同比分別下降32%，增加 66.7%，下降35.7%，增加23.5%。 一般等級事故12起，其中重大事故5件，大事故4件， 一般事故3件，同比分別下降40%、16.7%、42.9%和57.1%。 2、運(yùn)輸船舶事故 運(yùn)輸船舶事故9件（沒有中央直屬企業(yè)船舶事故），死 亡8人，沉船3艘，同比分別減少45.5%，減少38.5%和減 少50%；運(yùn)輸船舶事故，死亡失蹤人數(shù)，沉船艘數(shù)分別占2009 年總數(shù)26.5%，32%，33%。 運(yùn)輸船舶等級事故控制情況 （1）各轄區(qū)（分支局）未發(fā)生運(yùn)輸船舶等級事故超標(biāo) 現(xiàn)象； （2）青島轄區(qū)未發(fā)生運(yùn)輸船舶等級事故；

針對機(jī)械加工車間的事故預(yù)測問題,根據(jù)灰色理論的基本原理和特性,建立了灰色預(yù)測模型gm(1,1),對車間內(nèi)事故進(jìn)行定量預(yù)測。從具體實(shí)例出發(fā)進(jìn)行了分析與預(yù)測,結(jié)果表明預(yù)測精度較高,為車間掌握事故發(fā)生規(guī)律,采取預(yù)防措施提供了依據(jù)。

本文分析了影響宏觀水上交通事故的因素,論述了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水上交通事故預(yù)測模型的建模過程。通過實(shí)例分析,該模型作為水上交通事故預(yù)測是可行的。

交通事故的發(fā)生因受隨機(jī)因素的影響而呈現(xiàn)出不確定性和非線性的特點(diǎn).在分析交通事故與人口、車輛、道路、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素關(guān)系的基礎(chǔ)上,綜合考慮影響交通事故的多種因素,建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).進(jìn)而,選取總?cè)丝?、機(jī)動車駕駛員人數(shù)、公路密度、民用車輛、人均gdp作為交通事故預(yù)測模型的輸入向量,以交通事故的四項(xiàng)指標(biāo)作為輸出向量,利用lm算法或galm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對交通事故進(jìn)行預(yù)測.實(shí)驗(yàn)表明,galm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或lm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,具有較高的精度和較快的收斂速度,能更好地適用于交通事故預(yù)測.

論文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力的特性,在傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,構(gòu)建了道路交通事故預(yù)測的改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;以我國近年來道路交通事故統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ),通過所建預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了對交通事故次數(shù)、死亡人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失等交通事故有關(guān)參數(shù)的預(yù)測。

邊坡工程中,由于材料的非連續(xù)性、非均質(zhì)性以及對結(jié)構(gòu)認(rèn)識的不完全性,難以用確定的函數(shù)形式對邊坡變形趨勢進(jìn)行描述。應(yīng)用灰色系統(tǒng)的原理和方法,對邊坡的變形發(fā)展進(jìn)行預(yù)測是一種有效手段。本文結(jié)合gps變形監(jiān)測所獲得的原始數(shù)據(jù),建立灰色預(yù)測gm(1,1)模型,分析邊坡巖體變形趨勢與邊坡穩(wěn)定性。結(jié)果顯示:灰色預(yù)測的變形數(shù)據(jù)與實(shí)測變形數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度較好,灰色理論用于邊坡巖體變形預(yù)測是切實(shí)可行的。

引起基坑變形的因素是很多的,可將其看作一個灰色系統(tǒng),故可利用灰色系統(tǒng)的理論對基坑的變形進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)灰色系統(tǒng)理論,建立基坑變形的gm(1,1)模型,并結(jié)合工程實(shí)例對預(yù)測值與結(jié)果值進(jìn)行比較,證明該模型有較好的精度,對指導(dǎo)基坑的信息化施工具有重要意義。

在安全事故的預(yù)警研究中,對即將發(fā)生的安全事故進(jìn)行有效預(yù)測能夠?yàn)榘踩O(jiān)督管理者提供及時(shí)有效的預(yù)警信息.因此針對建筑事故數(shù)據(jù)波動性大的特性,利用對灰色預(yù)測改進(jìn)的馬爾科夫灰色預(yù)測和弱化算子灰色預(yù)測進(jìn)行比較,選擇出適應(yīng)性較好的預(yù)測算法,并實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)的開發(fā).為安全生產(chǎn)提供實(shí)時(shí)有效的信息展示系統(tǒng),提供可靠的預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果.

在安全事故的預(yù)警研究中,對即將發(fā)生的安全事故進(jìn)行有效預(yù)測能夠?yàn)榘踩O(jiān)督管理者提供及時(shí)有效的預(yù)警信息。因此針對建筑事故數(shù)據(jù)波動性大的特性,利用對灰色預(yù)測改進(jìn)的馬爾科夫灰色預(yù)測和弱化算子灰色預(yù)測進(jìn)行比較,選擇出適應(yīng)性較好的預(yù)測算法,并實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)的開發(fā)。為安全生產(chǎn)提供實(shí)時(shí)有效的信息展示系統(tǒng),提供可靠的預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果。

文章介紹了自動識別系統(tǒng)(ais)在海上安全與環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用。重點(diǎn)涉及了目前國際、國內(nèi)航行船舶的ais配備情況、覆蓋情況和研究進(jìn)展以及ais數(shù)據(jù)對海上交通環(huán)境的統(tǒng)計(jì)分析、危險(xiǎn)預(yù)測和ais在海上船舶非法排污監(jiān)督中的作用。

交通事故應(yīng)急預(yù)案 1編制目的及依據(jù) 1.1目的 整合資源、提升救援能力，使交通事故救援工作有程序、有步驟，快速、高效、安全地開展，減少重特大交通事故造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，以及對社會、環(huán)境產(chǎn)生的不良影響，確保把交通事故危害降到最低，實(shí)現(xiàn)救災(zāi)、減災(zāi)目的。交通意外傷害事故是現(xiàn)代社會生活中最常見、最頻繁的事故，為能在發(fā)生交通意外事故時(shí)，及時(shí)采取有效措施，盡可能降低損失和危害程度，特編制本應(yīng)急預(yù)案。 1.2依據(jù) 《中華人民共和國道路交通安全法》、《中華人民共和國安全生產(chǎn)法》、《中華人民共和國道路交通安全法實(shí)施條例》、國務(wù)院《關(guān)于特大安全事故行政責(zé)任追究的規(guī)定》等。 2組織機(jī)構(gòu) 結(jié)合我部實(shí)際情況，組建交通事故應(yīng)急小組如下： 組長：**** 副組長：**** 成　員： 領(lǐng)導(dǎo)小組下設(shè)辦公室，辦公室設(shè)在綜合科，由巨勇任辦公室主任。各經(jīng)理部另設(shè)現(xiàn)場控制小組、救援小組、調(diào)查

道路交通事故現(xiàn)場處置預(yù)案 為了貫徹“安全第一、預(yù)防為主、綜合治理”的安全生產(chǎn)方針， 加強(qiáng)安全生產(chǎn)事故的應(yīng)急救援工作，在事故發(fā)生后能迅速、準(zhǔn)確、有 效地進(jìn)行處理，防止事故擴(kuò)大，確保人、財(cái)、物的安全，特制定本預(yù) 案。 1、應(yīng)急救援組織機(jī)構(gòu) 總指揮：總經(jīng)理 副總指揮：總經(jīng)理助理 協(xié)調(diào)聯(lián)絡(luò)組：生產(chǎn)調(diào)度中心 搶險(xiǎn)救災(zāi)組：生產(chǎn)運(yùn)行部、安全質(zhì)量環(huán)保部、險(xiǎn)點(diǎn)各崗位員工 后勤保障組：項(xiàng)目建設(shè)部、市場營銷部、綜合管理部 2、應(yīng)急救援組織機(jī)構(gòu)職責(zé) （1）接到事故報(bào)告后，總指揮全面負(fù)責(zé)應(yīng)急處理工作及指揮和 協(xié)調(diào)，評估事故可能發(fā)展的方向，組織相關(guān)人員立即趕赴現(xiàn)場。 （2）副總指揮負(fù)責(zé)應(yīng)急現(xiàn)場的直接指揮，組織繪制事故現(xiàn)場平 面圖，標(biāo)明重點(diǎn)部位，提出避免事故擴(kuò)大的臨時(shí)應(yīng)急方案和措施，在 緊急情況結(jié)束后組織清理現(xiàn)場并恢復(fù)生產(chǎn)，在總指揮不在的情況下， 代理總指揮的職權(quán)，負(fù)責(zé)實(shí)施相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。 （3）協(xié)調(diào)聯(lián)絡(luò)組依照指揮人員