基于灰色关联度的道路交通事故组合预测方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-26页 |
| 1.2.1 影响因素 | 第19-22页 |
| 1.2.2 预测方法 | 第22-26页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第27-29页 |
| 2 道路交通事故发生机理及影响因素 | 第29-49页 |
| 2.1 发生机理 | 第29-32页 |
| 2.2 影响因素分析 | 第32-48页 |
| 2.2.1 人的因素 | 第33-38页 |
| 2.2.2 车辆因素 | 第38-40页 |
| 2.2.3 道路因素 | 第40-45页 |
| 2.2.4 环境因素 | 第45-48页 |
| 2.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 3 道路交通事故影响因素的灰色关联分析 | 第49-68页 |
| 3.1 灰色关联分析基本理论与计算 | 第49-52页 |
| 3.1.1 基本理论 | 第49-50页 |
| 3.1.2 灰色关联度计算 | 第50-51页 |
| 3.1.3 灰色关联序及优势分析 | 第51-52页 |
| 3.2 道路交通事故的灰色关联分析实例 | 第52-59页 |
| 3.2.1 影响因素对道路交通事故的影响 | 第53-56页 |
| 3.2.2 机动车驾驶人违法对道路交通事故的影响 | 第56-59页 |
| 3.3 不同区域道路交通事故的灰色关联分析实例 | 第59-67页 |
| 3.3.1 初始数据 | 第60-64页 |
| 3.3.2 数据初始化 | 第64-65页 |
| 3.3.3 灰色关联度计算 | 第65-66页 |
| 3.3.4 结果分析 | 第66-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于灰色关联度的组合预测理论与模型 | 第68-78页 |
| 4.1 组合预测理论 | 第68-72页 |
| 4.1.1 基本理论 | 第69页 |
| 4.1.2 权系数确定 | 第69-71页 |
| 4.1.3 评价准则 | 第71-72页 |
| 4.2 IOWA算子组合预测模型 | 第72-74页 |
| 4.2.1 IOWA算子 | 第72-73页 |
| 4.2.2 模型建立 | 第73-74页 |
| 4.3 灰色关联度的IOWA算子组合预测模型 | 第74-77页 |
| 4.3.1 模型建立 | 第74-75页 |
| 4.3.2 模型改进 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 道路交通事故预测实例 | 第78-90页 |
| 5.1 基于IOWA算子的组合预测 | 第78-82页 |
| 5.1.1 单预测模型 | 第78-79页 |
| 5.1.2 IOWA算子组合预测 | 第79-82页 |
| 5.2 基于灰色关联度的IOWA算了组合预测 | 第82-86页 |
| 5.2.1 灰色关联度的IOWA算子组合预测 | 第82-84页 |
| 5.2.2 改进灰色关联度的IOWA算子组合预测 | 第84-86页 |
| 5.2.3 未来预测 | 第86页 |
| 5.3 模型评价 | 第86-88页 |
| 5.4 本章小结 | 第88-90页 |
| 6 结论与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 研究结论 | 第90-91页 |
| 6.2 展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 附录A | 第98-100页 |
| 附录B | 第100-102页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第102-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |
