| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 道路交通事故分析与安全评价 | 第14-20页 |
| ·道路交通事故影响因素 | 第14页 |
| ·道路交通事故分析与安全评价 | 第14-17页 |
| ·我国道路交通事故现状 | 第15页 |
| ·我国道路交通事故特点 | 第15-17页 |
| ·甘肃省道路交通事故分析与安全评价 | 第17-20页 |
| ·甘肃省道路交通事故现状 | 第17-18页 |
| ·甘肃省道路交通事故特点 | 第18-20页 |
| 3 道路交通事故预测方法分析 | 第20-24页 |
| ·道路交通事故预测概述 | 第20-21页 |
| ·道路交通事故预测的含义 | 第20页 |
| ·道路交通事故预测类别和要求 | 第20-21页 |
| ·道路交通事故预测的现有方法 | 第21-24页 |
| ·统计回归分析方法 | 第21-22页 |
| ·时间序列分析方法 | 第22页 |
| ·灰色预测方法 | 第22-23页 |
| ·神经网络预测方法 | 第23页 |
| ·组合预测方法 | 第23-24页 |
| 4 灰色系统和神经网络理论基础 | 第24-33页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第24-28页 |
| ·灰色GM(1,1)模型的构建 | 第24-25页 |
| ·灰色GM(1,1)模型的检验 | 第25-28页 |
| ·灰色新陈代谢模型 | 第28页 |
| ·神经网络理论概述 | 第28-33页 |
| ·BP神经网络及其学习算法 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络设计的一般原则 | 第30-33页 |
| 5 基于GM(1,1)和BP神经网络的交通事故组合预测模型 | 第33-38页 |
| ·组合预测模型的可行性 | 第33页 |
| ·组合预测模型的基本思路 | 第33页 |
| ·实证分析 | 第33-38页 |
| ·灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测 | 第33-36页 |
| ·组合预测模型预测 | 第36-37页 |
| ·组合预测模型评价 | 第37-38页 |
| 6 基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型 | 第38-46页 |
| ·道路交通事故影响因素的灰色关联分析 | 第38-40页 |
| ·基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型 | 第40页 |
| ·实证分析 | 第40-46页 |
| 7 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·本文的主要结论 | 第46-47页 |
| ·研究展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-63页 |
| 后记 | 第63页 |
