| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 图表清单 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-22页 |
| ·灰色建模技术研究现状 | 第14-20页 |
| ·道路交通事故成因与预测研究现状 | 第20-22页 |
| ·研究内容、方法与技术路线 | 第22-26页 |
| ·研究内容 | 第22-23页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第23-26页 |
| 第二章 灰色数据变换技术研究 | 第26-46页 |
| ·缓冲算子的构造准则 | 第26-31页 |
| ·缓冲算子提高序列光滑性准则 | 第26-28页 |
| ·缓冲算子减少序列级比偏差准则 | 第28-30页 |
| ·缓冲算子保序性准则 | 第30页 |
| ·缓冲算子保凸凹性准则 | 第30-31页 |
| ·新型缓冲算子的构造及应用 | 第31-35页 |
| ·基于平均增长率的弱化变权缓冲算子构造及性质 | 第31-34页 |
| ·基于平均增长率的弱化变权缓冲算子的应用实例 | 第34-35页 |
| ·函数型数据变换的构造准则 | 第35-39页 |
| ·函数型数据变换提高序列光滑性准则 | 第35-37页 |
| ·函数型数据变换减少序列级比偏差准则 | 第37-38页 |
| ·函数型数据变换保序性准则 | 第38-39页 |
| ·函数变换保凸凹性准则 | 第39页 |
| ·函数型数据变换的构造及应用 | 第39-45页 |
| ·线性变换的性质 | 第40-41页 |
| ·线性变换的应用 | 第41-43页 |
| ·函数变换 y=arccotx的性质 | 第43页 |
| ·数据变换 y=arccotx的应用 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 灰色关联分析的拓展研究 | 第46-70页 |
| ·灰色关联分析概述 | 第46-48页 |
| ·基于周期波动序列的灰色关联分析模型构建 | 第48-53页 |
| ·周期波动序列的周期确定 | 第48-50页 |
| ·周期波动序列的波动性分析 | 第50页 |
| ·基于周期波动序列的灰关联分析模型 | 第50-52页 |
| ·应用实例 | 第52-53页 |
| ·基于面板数据时空特征的灰色矩阵关联分析模型构建 | 第53-62页 |
| ·面板数据的表示及特征 | 第53-55页 |
| ·基于面板数据时空特征的灰色关联分析模型 | 第55-58页 |
| ·应用实例 | 第58-62页 |
| ·基于灰色均值关联分析的动态多指标评价模型构建 | 第62-68页 |
| ·时序权重与指标权重的确定 | 第63-65页 |
| ·基于均值关联度的动态多指标评价模型 | 第65-66页 |
| ·应用实例 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 灰色预测模型的拓展研究 | 第70-93页 |
| ·基于振幅压缩变换的 GM(1,1)模型及其应用 | 第70-76页 |
| ·振幅压缩变换与均值生成变换 | 第70-72页 |
| ·基于振幅压缩变换的 GM(1,1)模型构建 | 第72-74页 |
| ·应用实例 | 第74-76页 |
| ·含时间幂形式的灰色 GM (1,1, t )模型构建及其应用 | 第76-81页 |
| ·含时间幂形式的灰色 GM (1,1, t )模型构建 | 第76-78页 |
| ·GM (1,1, t )模型的特性 | 第78-79页 |
| ·应用实例 | 第79-81页 |
| ·GM(1,1)幂模型的智能优化及其应用 | 第81-86页 |
| ·GM(1,1)幂模型 | 第81-83页 |
| ·GM(1,1)幂模型的智能优化 | 第83-85页 |
| ·应用实例 | 第85-86页 |
| ·具有因素识别功能的灰色 GM(1,N)模型及其应用 | 第86-91页 |
| ·灰色 GM(1,N)模型 | 第87-89页 |
| ·具有因素识别功能的灰色 GM(1,N)模型的构建 | 第89-90页 |
| ·应用实例 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第5章 灰色建模技术在道路交通事故管理中的应用 | 第93-122页 |
| ·道路交通事故的影响因素分析 | 第93-95页 |
| ·基于灰色关联分析的道路交通事故成因分析 | 第95-102页 |
| ·道路交通事故主要原因分析 | 第96-99页 |
| ·机动车违法对道路交通事故影响分析 | 第99-100页 |
| ·道路因素对道路交通事故的影响分析 | 第100-102页 |
| ·基于灰色预测技术的道路交通事故预测分析 | 第102-115页 |
| ·影响道路交通安全的相关因素预测分析 | 第103-110页 |
| ·道路交通事故主要特征变量预测分析 | 第110-115页 |
| ·加强道路交通安全管理的对策 | 第115-120页 |
| ·加强对机动车违法行为的管理，减少机动车违法行为 | 第115-116页 |
| ·规范对机动车驾驶人的培训管理，提升机动车驾驶人的安全意识与驾驶技能 | 第116-117页 |
| ·合理控制机动车规模并建立机动安全技术标准，提高机动车的安全性与可靠性 | 第117-118页 |
| ·提高道路安全设计水平，减少道路安全隐患 | 第118页 |
| ·构建特大道路交通事故预警及救援管理系统，减少特大道路交通事故发生 | 第118-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第6章 总结与展望 | 第122-125页 |
| ·全文小结 | 第122-123页 |
| ·主要创新点 | 第123-124页 |
| ·研究展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第136-137页 |
