道路交通事故预测的理论与方法
我国道路交通事故责任认定理论和方法发展综述
无 论 出于故 意或 过 失 ， 毁 伤 他 人 身体 或 财 物 及 公 共 交 通设 备者 （ 道路 、 桥梁 、 标 志等 ） ， 均 应 负损 害 赔 偿 责任 ， 并 得 按 情 节之 轻 重 予 违 章 、 肇 事 人 以处 分 。 ” 当事 人 交 通 肇 事 时 主 观 上 既 可 以 是 故 意 ， 也 可 以
通事故责任认定 规范的变化 ； 然后剖析路权理论 和险情避让 理论 的发展 状况及其 适用性 ； 最 后 结 合 我 国各 省 市 道
路 交 通 事 故 责 任 确 定 细 则 总 结 了交 通 事 故 责 任 认 定 方 法 。结 果 表 明 ： 我 国 大 陆 交 通 事 故 责 任 认 定 理 论 和 方 法 的 核
通 管 理暂 行 规 定 》， 至 ２ ０ ０ ４年 实 施 至 今 的 《 道 路 交 通 安 全法 》 ， 我 国交 通 管 理 法 律 法 规 在 数 量 上 和 质
量 上 出现 巨大改 观 ， 随之 变 化 是 交 通 事 故 处 理 法 律 法 规 以及 交 通 事 故 责 任 认 定 理 念 的推 陈 出 新 。从
１ ． １ 新 中 国第 一 部 交 通 管 理 规 章 及 其 交 通 事 故 责
任 认定 规 定
他 关 于 交 通 事 故 处 理 的 规 定 。依 据 《 城 市 交 通 规 则》， 地方 省市 相继颁 布 了实施 细 则 ， 北京于 １ ９ ５ ５年 １ １ 月 颁 布 了《 北京 市交 通管 理实 施 细则》 。
为统 一全 国城市 陆上 交通 管 理 、 维护 交通 秩 序 、
基 金项 目 中国人 民公 安大学教师科研 与创 新团队建设项 目资助（ ２ ０ １ ３ Ｌ Ｇ ０ ４ — ３ ） 。
商空间理论在道路交通事故中的应用
摘 要： 针对道路 交通事故， 采用基于商空间的小波神经 网络 的预测研 究方法． 经过不断实验 尝试选取 出最优 的粒度 划分 ， 验证 了在 得 到的 最优 粒度 空 间 中对 道路 交通 事故 进行 预测 时 ， 预测
的精度较 高 ， 预测 的效 果较好 。
关健词 ： 商空间； 小波神经网络 ； 交通事故 ； 预测
（ ） ． 可 以利 用 一 些 时 间 属 性 函数
故发生 的规律和发展趋势 ， 对提高道路交通安全管 理水平有一定 的促 进作用…． 对于道路 交通事故 的预测 ， 有很 多 学 者 已经 进 行 了研 究 Ｊ ， 采 用 的
预测方 法 主要 有 ： 灰色理论法 、 回归 法 、 Ｌ Ｓ—Ｓ Ｖ Ｍ
预测 ， 并 对预 测效 果 进 行 评 价 ， 结 果 表 明 文 中提 出 的方法 ， 预测 的精度 较 高 ， 预测 的效果 较好 ．
图１ 小波神 经网络的拓扑结构
Ｘ
１ 基 于 商 空 间 小 波 神 经 网 络 的 道 路 交通 事 故 研 究
１ ． ２ 小波神 经 网络 小波 神 经 网 络 （ Ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ，
第３ １ 卷 第 ５期
２ ０ １ ３ 年 Ｏ ９月
佳 木 斯 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｍ ｕ ｓ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
作者简介 ： 刘国璧 （ １ ９ ８ １一） 男， 安徽蚌埠人 ， 安徽 电子信息职业技术学 院讲师 ， 硕士．
4交通事故预测及预防详解
•
为了安全快速行驶，汽车配备有前照灯、制动灯、
挡风玻璃，安全带及后视镜等。如果某一设施出现故障，
就有可能引发交通事故；汽车的使用性能相对于交通安
全也是至关重要的，动力性越好，制动性越可靠，同时
拥有良好的操作稳定性，发生事故的可能性就越小；随
着汽车使用时间的延长，各部件磨损程度加大，导致使
用性能下降，技术状况变坏，如果不及时检查和调整，
•
也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来
的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，
配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其
原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期
指数平滑值的加权平均。
灰色预测
• 通过少量的、不完全的信息，建立灰色微 分预测模型，对事物发展规律作出模糊性 的长期描述（模糊预测领域中理论、方法 较为完善的预测学分支）。
道路的平面线形 • 平面线形包括直线、园弧线、缓和曲线三种。
道路的曲率半径
（1）最小曲线半径：最小曲率半径的确定要 考虑行驶在道路曲线部分上的汽车所受到的离 心力、重力与地面提供的横向摩擦力之间的平 衡，并考虑不至影响乘员的良好心情和感觉。
（2）超高：汽车曲线行驶受到的离心力和重 力的侧向分力，要依靠轮胎与地面之间的横向 摩擦力来保持平衡。为了使汽车安全地在曲线 部分行驶，除曲率半径非常大和有特殊理由等 情况外，都要根据道路的类别和所在地区的寒 冷积雪程度，以及设计车速、曲率半径、地形 状况等，在反曲线部分的外缘加高，以平衡汽 车受到的离心力的影响。
使用相协调，同时要使道路线形连续，并和平面、 纵断面两种线形以及横断面的组成相协调，更要从 施工、维修管理、经济、交通运用等角度来确定。 道路线形设计的基本原则是： （1）对汽车的行驶在力学上应安全、顺畅； （2）从地形等条件看，经济上要合理； （3）从驾驶员的视觉和驾驶员心理看，反应良好； （4）与环境或景观协调、和谐。
基于时间序列的道路交通事故预测方法研究
基于时间序列的道路交通事故预测方法研究摘要：道路交通事故是一个严重影响社会安全与经济发展的问题，准确预测交通事故的发生对交通管理部门具有重要意义。
时间序列分析作为一种预测交通事故的方法被广泛应用于道路交通领域。
本文通过对时间序列的解析和对交通事故的数据分析，提出了一种基于时间序列的道路交通事故预测方法，并对其进行了评估和验证。
第一章：引言1.1 研究背景道路交通事故频繁发生，给社会安全和经济发展带来了严重的影响。
准确预测交通事故的发生时间和地点对交通管理部门具有重要意义。
时间序列分析作为一种常用的预测方法，在许多领域都得到了广泛的应用。
然而，目前关于时间序列在道路交通事故预测中的研究还较少。
1.2 研究目的本研究旨在提出一种基于时间序列的道路交通事故预测方法，通过建立合适的模型，在一定时间范围内准确预测交通事故的发生。
第二章：相关理论与方法2.1 时间序列分析时间序列分析是一种根据过去的观察数据来预测未来的数值变化的方法。
常用的时间序列模型包括自回归模型、移动平均模型和自回归移动平均模型等。
2.2 交通事故数据分析通过对历史交通事故数据的分析，可以发现交通事故的时空分布规律。
可以借助统计方法来分析交通事故发生的原因和影响因素。
第三章：基于时间序列的道路交通事故预测方法3.1 数据预处理首先，对原始交通事故数据进行清洗和处理，包括去除异常数据、补充缺失数据等。
3.2 时间序列模型选择根据交通事故数据集的特点，选择适用的时间序列模型进行建模。
根据模型评估指标选取最优的模型。
3.3 模型建立与训练将处理后的数据集分为训练集和测试集，使用训练集数据建立时间序列模型，并根据训练集数据对模型进行参数估计和调整。
3.4 模型预测与评估使用训练好的模型对测试集数据进行预测，并使用评估指标评估模型的预测效果，包括均方根误差、平均绝对误差等。
第四章：实验与结果分析通过对某个城市的交通事故数据进行实验，对比不同时间序列模型的预测效果，并对模型进行参数调整和优化。
交通事故引起的排队长度及消散时间的估算
交通事故引起的排队长度及消散时间的估算一、概述随着经济的快速发展和城市化进程的加快，交通问题日益成为制约城市可持续发展的重要因素之一。
交通事故作为交通问题的重要组成部分，不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会引发交通拥堵，影响交通系统的正常运行。
对交通事故引起的排队长度及消散时间进行准确估算，对于有效应对交通拥堵、提高交通系统运行效率具有重要意义。
本文旨在探讨交通事故引起的排队长度及消散时间的估算方法。
通过对交通事故发生后的交通流特性进行分析，结合相关理论和模型，提出一套实用的估算方法。
该方法可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们在交通事故发生后迅速做出反应，采取有效措施减轻交通拥堵，提高道路通行能力。
同时，也可以为道路使用者提供有用的信息，帮助他们合理规划出行路线，避免拥堵区域，提高出行效率。
本文首先介绍了交通事故对交通流的影响，包括交通流量的减少、车速的降低等。
分析了影响交通事故排队长度和消散时间的因素，如事故发生的地点、时间、事故严重程度等。
接着，详细介绍了估算排队长度和消散时间的理论模型和计算方法。
通过案例分析，验证了所提估算方法的可行性和有效性。
通过本文的研究，可以为交通管理部门和道路使用者提供一套实用的估算方法，帮助他们更好地应对交通事故引起的交通拥堵问题，提高交通系统的运行效率和服务水平。
同时，也可以为未来的交通规划和管理提供有益的参考和借鉴。
1. 交通事故对道路交通的影响交通事故引起的排队长度取决于多个因素，包括事故发生的地点、时间、道路条件、交通流量等。
在高峰时段或交通瓶颈区域，事故更容易导致严重的交通拥堵和长时间的排队。
事故处理的时间和效率也会对排队长度产生影响。
如果事故处理及时、有效，排队长度可能会较短反之，如果处理缓慢或不当，排队长度可能会持续增长。
除了对交通流的直接干扰外，交通事故还可能对驾驶员和乘客的心理产生负面影响。
事故现场的混乱和不确定性可能导致驾驶员产生焦虑、紧张等情绪，进而影响他们的驾驶行为和安全性。
道路交通事故再现理论模型及方法研究
道路交通事故再现理论模型及方法研究I. 内容简述首先通过对道路交通事故的研究，分析事故发生的原因，揭示事故发生的规律。
这包括对交通事故的发生时间、地点、原因等方面的调查与分析，以及对交通事故造成的人员伤亡、财产损失等后果的评估。
其次基于现有的道路交通事故再现理论模型，探讨如何运用现代科学技术手段(如计算机仿真、大数据分析等)对道路交通事故进行预测和预警。
通过构建科学、合理的模型，为道路交通安全管理提供有力支持。
再次针对道路交通事故再现理论模型中存在的问题和不足，提出相应的改进措施和方法。
这包括优化模型参数设置、完善模型结构、引入新的影响因素等，以提高模型的预测准确性和实用性。
结合实际案例，验证所提出的道路交通事故再现理论模型及方法的有效性。
通过对不同类型、不同规模的道路交通事故进行模拟和分析，评估模型在实际应用中的效果，为道路交通安全管理提供有益借鉴。
研究背景：道路交通事故的严重性与日俱增，如何减少交通事故的发生成为了亟待解决的问题随着社会经济的快速发展，道路交通工具的数量和密度不断增加，道路交通事故的严重性与日俱增。
据统计全球每年因交通事故导致的死亡人数已超过130万人，受伤人数更是高达数百万之众。
这些惊人的数据表明，道路交通事故已成为当今世界面临的一大公共安全挑战。
然而尽管各国政府和相关部门采取了一系列措施来预防和减少交通事故的发生，但这一问题仍然亟待解决。
首先道路交通事故的发生往往是由于驾驶员的行为失误、驾驶技能不足、疲劳驾驶、酒驾、超速行驶等不良驾驶习惯所导致。
要有效地减少这类事故的发生，就必须加强对驾驶员的教育和管理，提高他们的交通安全意识和驾驶技能。
此外还需要加强对车辆的监管，确保车辆的安全性能达到标准要求。
其次道路交通环境的恶化也是导致交通事故频发的重要原因，随着城市化进程的加快，道路拥堵、行人过街设施不完善等问题日益突出，给驾驶员带来了很大的压力。
因此改善道路交通环境，提高道路通行效率，是减少交通事故的关键。
浅析道路交通事故成因及其预防措施
交通科技与管理225理论研究 城市化进程的加快，推动了我国经济的进步，但是城市交通拥堵、交通秩序混乱等问题也随之而来，引发了频繁的交通事故。
通过对道路交通事故的研究数据分析来看，道路事故发生的规律时间段主要集中在每天的18-21点，重型货车造成的死亡人数与事故发生数量高居首位，在所有公路类型中，二级公路发生的交通事故死亡人数占比最高。
因此，我国道路交通安全形势仍然处于严峻的状态。
1 道路交通事故的成因分析1.1 人的因素 在发生道路交通事故的诸多因素中，处于核心地位的主要是人的因素。
根据公安部门相关数据显示，2015至2019年全国发生的道路交通事故中，驾驶机动车与非机动车肇事造成的死亡人数比例分别为95%和2.6%，也就是说，绝大多数比例的交通事故造成人员死亡是由机动车驾驶人员造成，其中因为无证驾驶、超速行驶、酒后驾驶、占道行驶、违法超车、夜间疲劳驾驶等原因引发交通事故，造成人员死亡的情况非常突出。
1.2 车辆因素 车辆是现代道路交通的主要运行工具，需要以良好的车辆技术性能作为前提。
如果发生车辆制动失灵、转向灯光失效、或者车辆超高超载、货物捆扎不牢固等，都会给车辆的正常行驶造成不安全的机械隐患。
在车辆引发事故的因素中，主要是制动系统与转向系统的故障，尤其是个体车辆与挂靠车辆安全性能较低。
1.3 道路因素 近年来我国的机动车数量每年呈现递增趋势，但是道路基础设施却没有相应改善，低等级的公路数量较多，很多道路上缺乏中央分隔带以及路边两侧护栏，还有部分道路狭窄，限制、警告等道路标志不清楚、符号模糊等，这些都是造成交通事故的客观因素。
1.4 环境因素 交通量的大小，会对驾驶员的心理紧张程度造成直接影响。
还有交通混杂程度的影响，由于我国的道路很多是双车道混合式交通，类型不同的机动车在一条道路上行驶，会因为动力性、行车速度的差距，造成交通混杂程度严重，给驾驶员造成了视觉、听觉、触觉等多方面的信息干扰。
2 预防交通事故发生的有效措施2.1 强化交通安全教育，减少道路交通违法行为 不管是机动车驾驶人，还是非机动车驾驶者、行人，其交通安全意识、法治意识淡薄，开车、横穿马路时不遵循交通法则，经常违章，是造成交通安全事故的重要成因。
第2章 道路交通控制的基本理论和方法
一、基本概念
交通灯信号 交通灯给出的信号为红、黄、绿3色。在多相位信号控制中 灯光信号还包含左转、直行及右转的绿色和红色箭头灯。 《中华人民共和国道路交通管理条例》规定 1）绿灯亮时，准许车辆、行人通行，但转弯的车辆不准妨 碍直行的车辆和被放行的行人通行； 2）黄灯亮时，不准车辆、行人通行，但已越过停止线的车 辆和进入人行横道的行人，可以继续通行； 3）红灯亮时，不准车辆、行人通行； 4）绿色箭头灯亮时，准许车辆按箭头所示方向通行； 5）黄灯闪烁时，车辆、行人须在确保安全的原则下通行。
第二章 道路交通控制的基本理论和方法
一、基本概念
二、交通信号控制参数
三、交通模型及有关概念
四、基本的交通控制方法
一、基本概念
各种平面交叉路口
一、基本概念
平面交叉口交通组织方式 1）环形交通。交叉口中央设交通岛 2）无信号控制 3）信号控制。采用信号机控制或人工指挥
2、周期
一个循环内各步的步长之和称为信号周期，简称周
期，用C表示。 若一个循环内有n步，各步步长分别为 t1 , t 2 ,, t n ， 则 C t t t
1 2 n
例如，在上图中，若一个循环由4步组成：第1步， 方向1和方向3 绿灯亮，方向2和方向4 红灯亮，步 长为30s；第2步，方向1和方向3 黄灯亮，方向2和 方向4 红灯亮，步长为3s；第3步，方向1和方向3 红灯亮，方向2和方向4 绿灯亮，步长为35s；第4步， 方向1和方向3 红灯亮，方向2和方向4 黄灯亮，步 长为5s。接下来又从第步开始下一个循环。则周期 为 C 30 3 35 5 73s
2、车速
为了准确测量车速，通常要在车流方向上埋设两 个性能相同的环形线圈。 由微处理器给出一个p（ms）的基准时间脉冲。 当车辆进入线圈A时，脉冲计数开始；当车辆进 入线圈B时，脉冲计数结束，得到脉冲数为n，则 车辆的速度为
基于灰色理论与神经网络组合预测模型在交通事故分析预测中的应用
（）建立 灰 色预 测 的离散 时 间响应 函数 ： ４
残 序列 ０ 均 方 别为： ＿ ∑ 差 ） 值和 差分 的 ＿
５ ∑ （ －ｚ则称ｃ 为 ｔ ］ ） 。 一 ＝ 后验差比 称 值，
ｐ ｛ ｌ ．４Ｓ 为小误差概率。显然， 越 ＝Ｉ ） ＜ ６ ５－ 占 一 ０７ ｝ ｃ
一
般 要求 Ａ＜ ０ ２％，最 好是 Ａ＜ Ｏ ｌ％。当检 验不 通过 ， （） 关联 度检 验 ２ 设 原 始 道 路 交 通 事 故 序列 为 Ｏ＝ （） ） ２， …
说明该数列不适合用灰色预测方法。
设给定原始时间序列 （有 ｎ 观测值 ， ｔ ） 个 （＝ （） （）… ， （ ，Ｇ （， １ 型 ｆ １， ２， ） Ｍ １ ）模 ）
测模 型精 度划 分 为 四个 等级 ，如 表 １ 示 。 所
表 １ 精度 等级检验表
２２ Ｇ （，１ 型 的检验 ． Ｍ １ ）模
（）残差 检验 １
模型建立后 ，一般需要对其进行残差检验 ，看
模 型 曲 线 与 实 际 值 拟 合 程 度 ，通 过计 算 相 对误 差 ， 以残 差 的大小 来判 断模 型 的好坏 。
度 ，或 进行 到预先设 定 的学 习次数 为止网 。
４ 组合 预测模 型 的基 本思 路
（） 设原始 交通 事故数 据序列 为 １ 列 ，建立灰 色新 陈代谢 Ｇ （，）模 型 ； Ｍ １１
） ｆ１ ： ｏ） ） （
（） ２， … （） ｎ，根 据 具体 情 况 选 择适 当维 数 的建 模 序 （）应 用 灰 色新 陈代 谢 Ｇ （，）模 型 进 行 预 ２ Ｍ １１
测 ，得 出预 测序列 ；
新 数据 的 同时 ，及 时地去 掉 老数据 ，这样 建立 的新
交通控制理论和方法
交通控制理论和方法交通控制理论和方法交通控制是指对交通流的组织和规划，调整和控制车辆和行人的流动，以控制交通量和提高交通效率，防止交通事故发生的一种管理方法。
随着城市化的加速发展、人口的不断增长，交通控制变得越来越重要。
本文将介绍交通控制理论和方法。
1、交通控制的目标交通控制的目标是使交通系统更加安全、高效、方便、环保、和谐。
其中，交通安全是第一位的。
同时要保证通行效率和减少等待时间，提高通行速度；减小对环境的影响，减少道路污染和噪声；提高公交系统效率，降低通行成本；保证不同交通流动方向的和谐共存。
2、交通流模型交通流模型是分析交通流特性的数学模型。
通过交通流模型的建立，可以预测和控制车流、行人流等交通流量。
常见的交通流模型有：马尔科夫模型、细胞自动机模型、瓶颈模型、流量理论模型等。
它们可以通过计算机模拟、实地测试等方式进行验证。
3、交通控制方法为了实现交通目标，交通控制需要采用一系列方法，如交通信号灯、交叉口控制、公交优先、以及路面信息发布等。
（1）交通信号灯交通信号灯是道路交通控制的最常用、最便利、最有效的控制手段之一。
交通信号灯系统可控制道路上车辆、行人的流动，使其有序、安全、高效地通过交叉口，以保证道路交通的畅通。
（2）交叉口控制交叉口控制是维持道路交通交叉口的有序和安全问题，交叉口的控制指的是对路口，不同车辆遵守不同的交通规则，通过空间和时间对不同驾驶员的警示和引导。
（3）公交优先公交优先可以提高公交车的通行效率，减少公交车辆的等待时间，缩短乘客的行程时间，从而促进公交出行。
公交优先设施有：公交车专用道、直行公交车道、公交车专用信号灯、公交站专用车道等。
（4）路面信息发布路面信息发布是指给车辆、行人提供实时路况信息、交通信息以及公共服务等信息的方式，以提供更准确的预测和交通决策支持。
通过随时发布路面恶势力，驾驶员和行人都可以了解路面的交通情况，做出适当的调整。
4、未来交通控制发展趋势未来交通控制手段将更多地依赖于智能化技术。
交通事故再现的理论与方法
摘要肇事车辆的车速鉴定是确定交通事故的性质、分析发生事故原因的重要证据,又是对交通事故责任认定的重要依据。
根据牛顿运动学原理、运动特性所进行的事故分析方法,在实际运用中具有计算过程简单、计算量小等优点,但无法对整个事故的过程进行模拟再现。
为了适应《道路交通安全法》对道路交通事故处理提出的新要求,需要在事故分析车速鉴定计算中引入新的计算模型和理论,对事故分析计算进行研究、分析,使得事故分析结果更加客观、真实地还原事故过程。
[关键词]：交通事故；计算方法；事故再现；碰撞The traffic accident reconstructions theory and methodsName: Chen wei Teacher: LiXinAbstract: two vehicles to determine the speed appraisal is the nature of the traffic acciden ts, analyse the accident reason important evidence for traffic accidents, and the important b asis of responsibility identification. According to Newton's kinematic principle and movement characteristics of accident analysis method, in actual use of computing process is simple, the advantages of small amount of calculation, but not to the accident to simulate the process of reproduction. In order to adapt to the "road traffic safety law of the road traffic accident tre atment proposed the new requirements, need in accident analysis in calculating speed identi fication to introduce new calculation model and theory of accident analysis and calculation, r esearch, analysis, make accident analysis results to be more objective and truly reductive acci dent process.[Keywords] traffic accident; Calculation; Accident reconstructions; collision目录引言 (1)一事故再现模型 (2)二事故再现的计算机软件 (3)三车速鉴定的基本步骤 (4)四计算方法 (5)（一）理论计算 (5)1 根据计算痕迹计算车速 (5)2 根据侧滑印迹计算 (5)3 根据散落物抛距计算 (5)4 根据车辆抛距计算 (6)5 根据车辆刮擦痕迹推算车速 (6)5 经验公式法 (7)6 结语 (8)参考资料 (9)引言在交通事故的各类鉴定中, 车速鉴定是最困难的。
公路安全风险评估模型与算法研究
公路安全风险评估模型与算法研究随着城市化进程的不断推进和交通运输的发展，公路已经成为人们出行的主要方式之一。
但与此同时，公路交通事故也频繁发生，给人们的生命财产造成了极大的损失。
因此，如何评估公路安全风险，减少交通事故的发生，成为了交通运输领域中的一个重要议题。
一、公路安全风险评估的概念公路安全风险评估是指对公路交通安全风险的定性定量分析和评价，旨在提供必要的科学依据和技术支持，为决策者制定安全管理政策、制定投资计划和优化资源配置提供参考。
评估公路安全风险的过程，需要对交通事故、车辆安全、路段安全、驾驶员安全等因素进行分析评估。
二、公路安全风险评估模型的研究现状目前，公路安全风险评估模型主要包括统计模型、概率模型和仿真模型等。
其中，统计模型以经验公式为基础，依据历史数据进行分析预测；概率模型是运用概率统计理论分析公路交通事故发生的概率和因素；仿真模型是对公路交通系统进行建模模拟，预测交通事故的发生。
三、公路安全风险评估算法的研究现状公路安全风险评估算法是指根据评估模型分析公路交通事故风险，对公路交通事故的发生进行评估的算法。
目前，常用的算法主要有层次分析法、灰色模型法、神经网络法等。
其中，层次分析法是一种根据因素间的层次结构构建支持决策的分析模型，对多因素交叉影响进行综合评估；灰色模型法则是一种建立于灰色系统理论的模型，可以有效处理数据缺失的情况；神经网络法则是利用神经网络的拟合能力进行预测和分类的一种方法，既能够定量评估公路安全风险，又能够分析影响安全风险的各类因素。
四、公路安全风险评估模型和算法的应用实例目前，公路安全风险评估模型和算法已经应用于公路交通事故的预测、排查和防范。
例如，美国的“道路安全评估”系统就是利用最新的公路安全风险评估技术，对城市交通网进行分析和评估，评估出某些路段、路口和车道等的事故指数，为交通管理部门制定政策提供决策支持。
在我国，公路交通安全风险评估模型和算法也逐渐应用于公路项目建设和维护管理中，为实现公路交通安全提供了科学依据和技术支持。
道路交通安全法的理论与实践
道路交通安全法的理论与实践道路交通安全是社会发展进程中不可忽视的一环。
为了维护民众的生命安全和财产安全，各国都出台了相关法规，其中道路交通安全法是最为重要的一项。
本文将从理论和实践两个方面探讨道路交通安全法的重要性和应用。
理论方面，道路交通安全法是基于交通管理的原则和法治精神而制定的。
交通管理的核心是规范交通行为，减少交通事故的发生。
道路交通安全法从交通参与者的角度出发，明确了行人、车辆、交通信号灯等各方面的交通规则和要求。
通过法定的交通规则，能够使各参与者共同遵循，减少交通违法行为的发生，从而提高道路交通的安全性。
在实践中，道路交通安全法在维护交通秩序和保障道路交通安全方面发挥了重要作用。
通过加强交通执法力度，严厉打击交通违法行为，有效震慑了交通违法者，减少了交通事故的发生。
同时，道路交通安全法规定了行人、车辆等交通参与者的权利和义务，明确了交通事故责任的承担方式，保障了公平公正的交通环境。
此外，道路交通安全法还规定了交通设施和交通管理的要求，促进了交通设施的完善和交通管理的科学化。
例如，规定了建设合理的交通信号灯和交通标志，提高了道路交通的可视性和信息传递效果，降低了交通事故的发生概率。
然而，在实践中，道路交通安全法仍然面临一些挑战和问题。
首先，一些交通违法行为难以有效遏制，例如闯红灯、酒驾等严重违法行为依然屡禁不绝。
这主要是由于执法力量不足和执法效果不佳导致的。
因此，应加强执法力量建设，增加交警的数量和质量，提高执法效率和执法水平。
另外，有些驾驶人和行人对交通规则的认知不足，对交通安全意识不强，这就需要通过宣传教育的方式增强公众的交通安全意识和法制观念。
通过组织交通安全讲座、开展交通安全宣传等方式，加强公众对道路交通安全法的认识和遵守，预防和减少交通事故的发生。
同时，应加强对驾驶学员的培训和考试，确保驾驶人具备良好的驾驶技能和交通规则意识。
综上所述，道路交通安全法在维护社会交通秩序和保障道路交通安全方面发挥了重要作用。
数学建模大赛一等奖作品Word 文档
数学建模论文高速公路道路交通事故分析预测摘要我国目前的道路交通安全状况相对于世界水平要差得多，高速公路道路交通事故所造成的损失非常高。
因此，改善交通安全状况、预防和减少高速公路交通事故具有重大的现实意义。
针对这样的现状，我们必须进行高速公路交通事故的预测，从而及早采取措施进行预防工作，从而减少事故发生次数及损失程度。
针对此次建模的要求，在对此问题的深入研究下，我们提出了合理的假设，将本问题归结为一个预测分析的问题，其基本思想是通过聚类分析、SPSS软件求解、GM(1,1)灰色预测模型、多元线性回归分析，组合模型等方法的运用得到最优的预测结果。
针对问题一，我们首先运用了聚类分析的思想，建立了基于聚类分析的模型Ⅰ，通过聚类分析方法对给定的信息的筛选、加工、延伸和扩展，从而将评价对象确定在某一范围内，通过了该方法，最终得到了各类评价等级方法，为科学预测交通事故提供了依据。
针对问题二，本文选取受伤人数这一单项指标作为预测的对象，首先运用了GM(1,1)灰色预测模型，建立模型Ⅱ，通过对给定的事故原始数据，通过MATLAB 软件预测了五年内的交通事故受伤人数；运用多元线性回归方法建立模型Ⅲ，在模型Ⅱ和模型Ⅲ的基础之上，通过基于组合模型思想的模型Ⅳ，求解得出了交通事故受伤人数在五年内的预测。
关键词：SPSS聚类分析 GM(1,1)灰色预测模型组合预测模型 MATLAB目录一．问题重述 (3)二．问题的分析 (4)三．模型假设与符号系统 (5)3.1模型假设 (5)3.2符号系统 (6)四．模型的建立及求解 (7)4.1 问题一 (7)4.1.1建立模型Ⅰ (7)4.1.2模型Ⅰ的求解及结果 (8)4.1.3实验结果的分析说明 (9)4.2 问题二 (12)4.2.1建立GM(1,1)模型Ⅱ (12)4.2.2 用MATLAB求解模型Ⅱ (16)4.2.3 建立模型Ⅲ (19)4.2.4 建立优化模型Ⅳ (20)4.2.5最优组合模型的求解 (21)五．模型的评价 (22)参考文献 (23)附录 (24)一．问题重述随着道路交通事业的发展，高速公路交通事故也在不断增加，对人类的生命和财产安全构成了极大的威胁。
基于组合预测理论的交通事故预测研究
呻 ） —１ ２ 印 （ ）／ （ １ ， 疗 １ ＝ｆ ） ｘ （十 ｆ ｝４ ， …， ） ＋ ＋１ ＝ ２
０ 引言
在全世界范围内道路 交通 事故已成 为社 会的“ 公害 ”据 ，
数据两端的平滑处理方法为 ：
（ ＝ ３ １＋ ¨２ 】４ １ ｛ｘ （ （ ／ ） ） ） （ ｍ＝｛ 一 ） ３ ）／ １ ｘ ＋ ｝４
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● 钟 波， 汪青松 （庆 学 理 院重 ４０） 重 大 数 学 ，庆 ０４ ０４
滑值 ， 自适 应平 滑参数 ＿ 『 ＝ 为给 定的平滑参数初始值 【 。 ４ 】 １ 天真模型 （ ＡⅣＥ ． ４ Ｎ ）
）
Ｆ
； 和
１ 时 间序 列 单 项预 测模 型
１１ Ｒ ＭＡ模型 ． Ａ Ｉ 它的预测方程表示为：
ｑ 口 １ 曰） ＝ ＋ （ ） ， （ ）（ 一
式中， 是 白噪声序列 ， Ｂ为后移算子，即 Ｂ ， ， ＺＺ －
数； 为移动平均算子，
日 。
自回归算子 ， （ ） （－ｏ － ＇ ）Ｐ为模型的 自回归阶 口 ＝ １ ￣Ｂ ＂－ ， ） １ ０ －＂ ｏ ） ｇ为模型的 ＝（－ ． ＇ －ｆ ， Ｂ
移动平均阶数 ； 为参数 ， （一 厂 …一 ， ０ ＝ １ 一 ） 为平均值
从而建立抽象系统的发展变化动态模 犁。单序列 阶线性动
态模型 即 ＧＭ （，） １ １ 是应用最 为广 泛的灰色预测 模型 。 Ｈ前 有研究表 明利用灰色系统理 论进 行预测， 果原始数据列较 如
第9章 交通安全评价与事故预测
《交通安全工程 》 第9章 交交通安全评价与事故预测
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图 9-3
图 9-4
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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图 9-补充1
图 9-补充2
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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3.评价指标体系 (1)交通安全评价指标体系的功能 ①认识功能 即该指标体系应能使管理部门认识辖区内交通 事故的总体规模和危害程度，引起重视。 ②激励功能 即管理部门可以根据指标判断辖区内交通事故的 发展趋势，本辖区与相关区域之间管理水平上的 差距，激励管理部门寻求改善管理水平的途径。
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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(5) 综合事故率 综合事故率是万车死亡率和万人死亡率的几何平 均值（或亿车公里死亡率的几何平均值），它同 时考虑了两个参数对交通安全的影响。 (6) 交通事故预测指标 交通事故预测指标一般是对交通事故死亡人数或 事故次数进行的预测。多为回归方程（模型）。 最著名的是英国斯密德(R.J.Smeed)模型。此外， 还有特里波罗斯模式、奥尔加模式和北海道模式 等，这些回归方程考虑的影响因素各不相同，往 往对同一地区具有较高准确性。
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第2节 交通安全评价指标与方法
一、安全度评价指标 1.绝对指标 交通安全度评价绝对指标有四项，即事故次数、死亡人 数、受伤人数、直接经济损失。 2. 相对指标 相对指标一般有6项。 (1) 万车交通事故死亡率 是指一定时期内交通事故死亡人数与机动车保有量的比 值，是反映交通事故死亡人数的相对指标，侧重于评价机 动车数量对交通事故死亡人数的影响。
分形理论及其在道路交通事故预测中的应用
ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｗｉ ｌ ｌ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｅ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｘ ｔ ｆ ｅ ｗ ｙ ｅ ａ ｓ． ｒ
［ Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ ｔ ｒ ａ ｆ ｉ ｆ ｃ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ； ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ｌ ａ ｔ ｈ ｅ ｏ ｙ； ｒ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｕｍ； ｒ Ｒ ／ Ｓ ｆ ｒ ａ ｅ ｔ ａ ｌ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ； ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ａ ｌ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ３ １ ４ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ０ ５ ． ０ １ ２
道路交通事故案例理论分析方法探讨
第四， 对现场及周边环境进行 了拍照， 记录了标 志性物体的方位 、 道路走 向情况和路面情况。
Ｉ 查 询卷 宗 ． ３
【 关键 词】 遭路 ； 变通事故 ； 理论分析
通过向交警部门查询卷宗，得到较详细的道路
交 通事 故现 场 图 、 一般道 路交 通事 故现 场 比例 图 、 现
Ｇｌ Ｊｏ
磐 篇 急
印痕初期为一个前轮和一个后轮参与制动，该段距
离 Ｓ １． 起始 点 的速 度 （ ６ ５１ ＝ ｍ 即出现 印痕 时汽 车行 驶 速度 ） ： ｕ为
ｕ ＝
结论 ：
第一， 货车为超速行驶 。货车如不超速， 可在发
现轿车后制动并在无碰撞距离内停下来。
２ 求货车最低行驶速度 ． ２ 第一， 若考虑货车碰撞后滑动 Ｓ ８ ｍ、 车碰 ｌ ． 轿 ＝ ８ 撞后滑动 ｓ １． 的能量损失， ２ １ｍ ＝ ６ 以及两车变形所吸 收的能量， 则货车碰撞时速度 ｕ 按能量守恒得出如
下方程 ：
１
厶
第六，货车采取制动过程中出现拖印前 的速度
降低量 △ ｕ为 ：
Ａｕ ＝
制动系统减速度增长 时间 ｔ ０ ５Ｓ 取 ． 一ｉ ＝ ９ ， 纵 ０６２ 则 ． ， ７
．７ １ Ａｕ ３６ｘ ８ ．５ｘ Ｏ６ ２＝ １ ２ ｍ ／ ＝—． ９ ｘＯ９ ６ｋ ｈ
．
—
， ｌ｝， ２， （ ｉ）＋ （ ｉ） ｎ ２ 横ｓ ， 横ｓ ＋ ＝ 一 １ 一 ２
【 中图分 类号］ ４ １ 【 Ｕ ９． ３ 文献标识码】 Ａ
【 文章编号】０８ ５９－ ２０ ）４ ００ — ３ １０ －６６ （０６０— １４ ０
场勘验笔录 、 问笔录和现场照片。 询 经整理和分析得 出了大量的现场资料和数据 。 在下面 的理论分析 中多数采用的是卷宗中提供 的勘察现场时的记录。
骨牌理论与道路交通事故的预防
雹裹厕１驾驶⑩地’回蕊西埝訇趋舀褰挹寥熬钩罚酚●吕涛魏鹤君美国安全工程师海因里希有一个著名的伤亡事故“多米诺骨牌理论”，简称“骨牌理论”。
该理论认为，一起伤亡事故的发生，是一系列事件顺序发生的结果。
它引用了多米诺效应的基本含义，认为事故的发生就好像一连串垂直放置的骨牌，前一个倒下，引起后面的一个个倒下，当最后一个倒Ｆ，就意味着伤害结果发生。
其原理如图ｌ所示。
海因里希认为，事故是沿着如下顺序发生和发展的：人体本身一按人的意志进行的动作（Ｐ）一潜在的危险（Ｈ）一发生事故（Ｄ）一伤害（Ａ）。
这个顺序表明：事故发生的最初原因是人的本身素质，即生理和心理上的缺陷或知识、意识、技能方面的问题等；按这种人的意志进行动作，即出现设计、制造、操作、维护错误；潜在危险则是由个人动作引起的设备不安全状态和人的不安全行为；发生事故则是在一定条件下，这种潜在危险就会发生事故；伤害则是事故发生的结果。
后来，人们对骨牌理论进行了修改，用不同的要素来阐述事故的发生过程，但与骨牌理论提出的预防事故的措施是一样的，即从骨牌顺序中移走某个中间骨牌，就会阻止事件向后发展，防止事故发生。
为了更好地对事故进行分析和预防，笔者对骨牌理论模型做了改进，如图２所示。
“Ｒ”代表事故发生的所有原因，由若干个因素组成，是所有的安全隐患。
这些因素有的是引发事故的直接原因；有的是间接原因，有的是主观原因，有的是客观原因。
一个因素就是一个骨牌，它们之间的距离不均。
如果从Ｒ中移走一个骨牌，整个事件就会阑此停止而无法向后发展，事故就不会发生，这样的骨牌称为“关键骨牌”。
从这样的模型不难看出，要想防止事故发生，就要从Ｒ中抽出一个关键骨牌或几个骨牌。
因此，预防事故可以从事故分析出发，找出导致事故发生的全部原因，这些原因构成了扩展模型中的Ｒ。
进行作业时，可以采取相应的措施，使Ｒ中的关键骨牌抽出或者抽出尽可能多的骨牌，这样就可以防止事故的发生。
案例一：２００５年７月下旬，某炮兵部队赴某地驻训，车队在高速公路上行驶时下起了小雨，同时前方道路因修路而由双行道改为单行道，前面的汽车突然减速，后面的汽车由于速度过快而来不及制动减速，造成多辆车炮相撞。
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道路交通事故预测的理论与方法摘要：道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容，本文首先介绍了事故预测的定义、要素、程序然后分析了现有交通事故预测方法，并对这些方法进行了比较评述，以便于我们正确的选用预测方法对交通事故进行预测。
关键词：道路交通事故；预测；原理和方法0.引言道路交通事故作为道路交通的三大公害之一,它不仅直接威胁着道路使用者的人身安全,带来巨大的经济损失,还严重地影响着道路交通系统的正常运行。
交通事故是随机事件，表面上它没有规律可循，其实，交通事故偶然性的表象，是始终受其内部的规律所支配的，这种规律已被大量的交通事故的研究结果所证实，它是客观存在的【1】。
因此利用交通事故的客观发展规律，对交通事故的发展进行预测以便减少和防止交通事故的发生改善城市交通安全状况是至关重要的。
1.交通事故预测的涵义及目的道路交通事故预测就是对交通事故未来的形势进行估计和推测。
它是通过对交通事故的过去和现在状态的系统探讨，并考虑其相关因素的变化，所做出的对交通事故未来状态的描述过程[2]。
具体可以定义为:以某个地区或某条道路为研究对象，通过查阅资料、调查等手段获得与道路交通事故相关的信息(历年事故指标、人口、GDP、车辆保有量、公路通车里程、道路设施、道路线形、天气等信息)，根据这些信息，应用数学方法，如:模糊数学、统计学、灰色理论等，通过定性与定量相结合的方法来预测未来道路交通事故发生状况。
进行道路交通事故预测就是为了掌握未来交通事故的状况，根据交通事故预测情况有针对的采取相应的对策和决策，避免日后工作中的缺陷和不足，从而最终达到减少交通事故的目的【3】。
2.交通事故预测的类型及作用2.1交通事故预测的类型按照预测目标，道路交通事故预测可以分为事故率预测和事故数预测，事故率预测是用来揭示未来年事故发展趋势，事故数预测是用来揭示未来年事故发展程度按预测范围可分为宏观预测和微观预测两类。
交通事故宏观预测是指对时间较长(一年以上)或空间区域较大的交通事故进行总体性和趋势性的预测,如地区交通事故变化趋势预测等。
交通事故微观预测是指短时间内或某一地点、路段交通事故变化的预测,如一年内各月交通事故预测、交叉口事故预测、某路段事故预测等【4-6】。
2.2道路交通事故预测的作用作用主要有：(l)根据历年道路交通事故原始数据，预测未来年交通事故发展趋势，为交通安全管理部门制定安全管理对策、有效控制交通事故影响因素提供依据。
(2)在现有道路交通管理控制条件下，预测某个地区或某条道路未来年交通事故状况，以便评价城市或道路交通安全状况。
(3)总结事故发展的规律和发生特点，为制定针对性防范措施和交通法规提供有效依据。
3.事故预测的要素和步骤3.1预测的基本要素(l)时间:不同的预测方法适用于不同的预测期限,一般来讲,定性预测较多地用于长期预测,而定量预测适用于各个预测期。
(2)数据:不同的预测方法适用于不同的数据类型。
在选择预测方法时,应根据现有数据的特征选择适当的方法。
(3)模型:大多数预测方法都要求运用某种模型,每种模型的应用前提是不同的。
因此,应根据具体情况建立适当的模型。
(4)费用:预测是一个研究的过程,预测费用一定程度上影响预测方法的选择。
(5)精度:定量预测的精度或准确度对决策具有重要的意义,不同情况下对预测结果的精度要求会有所差异。
(6)实用性:预测是为决策服务的,只有容易理解、使用方便、结果可靠的预测方法才能被广泛使用【7】。
3.2预测的步骤【8】科学的预测是广泛调查研究的基础上进行的，涉及方法的选择、资料的收集、数据的整理、建立预测模型、利用模型预测和对预测结果进行分析等一系列工作。
总的来说，预测步骤为:(l)确定目标：该阶段的内容为确定预测对象、提出预测目的和目标，明确预测要求等。
(2)确定预测要素：鉴别、选择和确定预测要素，从大量影响因素中，挑选出与预测目的有关的主要影响因素。
(3)选择预测方法：预测方法很多，到目前为止，各类预测方法在150种以上。
因此应根据预测的目的和要求，考虑预测工作的组织情况，合理的选择效果较好的、既经济又方便的一种或几种预测方法。
(4)收集和分析数据：该阶段根据预测目标和选择预测方法的要求去收集所需原始数据。
原始数据是进行预测的重要依据，所收集原始数据的质量和可靠性将直接影响预测的结果。
对原始数据的要求是数据量足、质量高，只有这样，才能贴切地反映事物的规律，因此收集足够数量的可靠性高的数据是这个阶段的任务。
(5)建立预测模型：建立预测模型是预测的关键工作，它取决于所选择的预测方法和所收集到的数据。
建立模型的过程可分为建立模型和模型的检验分析两个阶段。
(6)模型的分析：模型的分析是指对系统内部、外部的因素进行评定，找出使系统转变的内部因素和客观环境对系统的影响，以分析预测对象的整体规律性。
(7)利用模型预测：所建立的模型是在一定假设条件下得到的，因此也只适用于一定条件和一定预测期限。
只有在确认模型符合预测要求时，才可以利用模型进行预测。
(8)预测结果的分析：利用预测模型所得到的预测结果并不一定与实际情况相符。
因为在建立模型时，往往有些因素考虑不周或因资料缺乏以及在处理系统问题时的片面性等使预测结果与实际情况偏离较大，故需从两个方面进行分析:①用多种预测方法预测同一事物，将预测结果进行对比分析、综合研究之后加以修正和改进;②应用反馈原理及时用实际数据修正模型，使模型更完善。
其具体步骤见图1。
图1预测步骤4.交通事故预测方法交通事故预测方法有定性预测和定量预测两大类。
定性预测是在数据资料掌握不多,或需要短时间内做出预测的情况下,运用人的经验和判断能力,用逻辑思维方法,把有关资料加以综合,对交通事故的发展趋势和特点作出定性的描述。
常用的定性预测技术有:专家会议法、德尔菲法、主观概率法、趋势判断法、类推法、相互影响分析法等。
定量预测是在历史数据和统计资料的基础上,运用数学或其他分析技术,建立可以表现数量关系的模型,并利用它来近似预测对象在未来可能表现的数量。
常用的定量预测技术有综合系数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法【3】。
4.1定性预测4.1.1专家会议法这种方法预测交通事故简便易行,有助于互相启发与补充,容易产生一致意见,但在实施过程中容易受社会压力、多数人的观点和权威人物意见的影响。
因此,预测结果不一定能反映各位专家的真实想法【5】。
4.1.2德尔菲法德尔菲法融合了专家个人判断法和专家会议法的优点,同时又避免了两者的缺陷,它具有匿名性、反馈性和收敛性等特点。
因此,采用德尔菲法可能比其它判断方法的预测精度要高一些,但毕竟还是专家的主观臆断【4-7】。
4.2.定量预测4.2.1综合系数法综合系数法认为交通事故的发生与机动车保有量和人口数存在直接关系,根据基年机动车保有量、人口数及交通事故死亡人数计算出综合系数,然后按照综合系数和预测年的机动车保有量及人口数预测交通事故死亡人数。
4.2.2时间序列方法时间序列预测法也称时间序列趋势外推法,是将预测对象按照时间顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从分析时间序列的变化趋势特征等信息选择适当的模型和参数建立预测模型,并根据惯性原则假定预测对象以往的变化趋势会延续到未来,从而做出相应的预测,包括移动平均数法、指数平滑法等。
该预测方法的一个明显特征是所用的数据都是有序的。
这类方法预测精度偏低,通常要求研究对象具有相当的稳定性,历史数据量要大,数据分布具有较明显的趋势【6】。
(1)简单平均法:a.算术平均法:算术平均法是把历史数据加以算术平均，并以平均数作为预测值的方法。
预测模型：式中: 预测值的算术平均数；第i个历史数据；参加平均的历史数据的个数。
b.加权平均法:加权平均法的预测模型为:式中：预测值的加权平均数；第i个历史数据；给予第i个历史数据的权数【8】。
(2)指数平滑法:指数平滑法，也叫指数修正法，是一种简便易行的时间序列预测方法。
它是在移动平均法基础上发展起来的一种预测方法，是移动平均法的改进形式。
使用移动平均法有两个明显的缺点:一是它需要有大量的历史观察值的储备;二是要用时间序列中近期观察值的加权方法来解决，因为最近的观察中包含着最多的未来情况的信息，所以必须相对地比前期观察值赋予更大的权数。
即对最近期的观察值应给予最大的权数，而对较远的观察值就给予递减的权数。
指数平滑法就是既可以满足这样一种加权法，又不需要大量历史观察值的一种新的移动平均预测法。
4.2.3回归分析法回归分析法是从被预测变量和与它有关的解释变量之间的因果关系出发,通过建立回归分析模型,预测对象未来发展的一种定量方法。
回归分析能较好地反映交通事故与诸影响因素的因果关系,并且能较容易地建立模型和检验预测结果,因而回归分析技术在交通事故预测中应用最普遍。
但是,回归分析要求样本量大、数据波动不大、规律性强等条件,否则其预测精度便受到影响。
另外,由于回归分析对新旧数据同等对待,只注重对过去数据的拟合,因此其外推性能较差,对变化趋势反应迟钝。
如果一个地区的交通事故发生量与其众多影响因素间有线性关系，即：(1) 上式是一个多元一次线性函数。
Y 是交通事故发生量，称为因变量；是影响交通事故发生量的各因素，称为自变量，简称变量；是系数。
我们的目的就是根据历年来的的调查资料，应用最小二乘法回归出上述方程，这样的方程称为多元回归方程，其系数称为偏回归系数。
用样本的去估计总体的从而得到(1)式的估计式：(2)利用最小二乘法求参数，就是求解使偏差平方和达到最小值的根据极值原理： (3)求解(3)式，得到，就可以对进行估计，从而确定回归方程。
一旦确定了回归方程，就可以把某一年的各个自变量数值代入方程，求得该年的交通事故发生量[12]。
4.2.4灰色模型法在预测中,可将一个地区的道路交通系统视为灰色系统,把交通事故当作灰色量。
对影响本次事故的有关因素进行关联分析,找出主要的影响因素,建立生成数列和灰色预测模型。
交通事故灰色预测的特点是在数据量少、资料不完全的情况下采用。
但是预测结果的后检验差表明,交通事故灰色预测的精度不高。
在实际预测中,可运用定性与定量相结合或灰色预测与其它方法相结合的组合预测法构造预测模型,这样预测的精度会有很大的提高。
灰色预测是将已知的数据序列按照某种规则构成动态或非动态的白色模块。
再按照某种变化、解法来求解未来的灰色模型。
具体讲:当一时间序列无明显趋势时，采用累加的方法生成一趋势明显的时间序列，按该序列增长趋势建立预测模型，并考虑灰色因子的影响进行预测，然后采用累减的方法进行逆运算，恢复时间序列，得到预测结果[13][14]。
灰色预测方法预测步骤如下:(1)原始数列的确定(2)对原始数据进行累加处理对作一次累加生成，即令：则得生成数列：(3)GM(l，l)模型的建立：设原始时间序列为通过累加生成新的序列为：则GM(1，1)模型相应的微分方程为：式中: a—发展灰数 u—内生控制灰数其解的离散描述形式为:(4)确定GM(l，1)模型的参数a,u为待估参数向量，用最小二乘法求解出:式中：求解参数向量:将已知的B，代入公式可得GM(l，l)预测模型中的参数值a和u。