【基于灰色关联法的城市道路交通事故因素分析2200字】

基于灰色关联法的城市道路交通事故因素分析目录TOC\o"1-3"\h\u27029基于灰色关联法的城市道路交通事故因素分析 177341.1灰色关联分析法 1175281.1.1灰色关联法的介绍 1275671.1.2灰色关联分析法的特点 2135121.1.3灰色关联分析的计算 2141301.1.4计算关联度 323031.2基于灰色关联分析法的事故原因分析 3291581.2.1确定参考数列和比较数列 381871.2.2无量纲化处理 441771.2.3计算各时段的绝对差 4288611.2.4计算关联系数ξ 460511.2.5计算关联度ri 51.1灰色关联分析法1.1.1灰色关联法的介绍对城市道路交通管理优化研究中，分析交通事故因素是一个重要手段。但由于交通事故因素种类众多，各因素之间的关系是不明确的，对事故原因的影响程度孰高孰低不了解，因此需要利用某种分析方法对事故原因的影响程度进行量化分析，灰色分析法就是一种行之有效的多因素统计分析的方法。灰色系统理论是由我国邓聚龙教授提出的一种系统科学理论，灰色关联分析法英文全称(GreyRelationAnalysis，GRA)，是一种多因素统计分析的方法。在一个灰色系统中，如果仅仅凭借人的直观感觉，想要了解哪些因素是主要的,哪些是次要的是很困难的。我们假设,知道某一指数可能与其他因素有关,所以我们想知道哪些其他因素更相关指数,哪些因素更弱,等等,这些因素和等级为了得到分析结果,这样我们就可以知道哪些因素更相关指数我们关心。也就是说，当一个项目受到其他因素的影响时，分析各个因素对项目的影响程度。1.1.2灰色关联分析法的特点交通运输系统是一个多因素关联、相互影响的复杂系统。交通事故不仅与驾驶员因素有关，还与车况、路况、环境等因素有关，但有些因素无法准确量化表达。由于单一事故可能存在偶然性，因此我们需要通过大量数据，透过现象了解内在本质关系，找出事故原因的影响程度的大小。因此，我们需要用灰色关联分析法对各事故因素进行比较分析，为事故预防提供对策。灰色关联分析法是一种评价具有大量未知信息的系统的有效模型，是定性分析和定量分析相结合的综合评价模型，该模型可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题，可以排除人为因素带来的影响，使评价结果更加客观准确。整个计算过程简单，通俗易懂，易于为人们所掌握。1.1.3灰色关联分析的计算在分析交通事故的原因时，首先要解决如何从大量的随机时间序列中找出相关性及其测度，从而找出主要因素，为系统决策提供科学依据。它是对一个系统的发展变化进行定量描述和比较的方法。根据空间理论的数学基础，根据规范性、对称性、完整性和接近性四原则，确定了参考序列(母序列)与几个比较序列(子序列)之间的相关系数和相关程度。关联程度本质上是曲线之间几何形状的差异程度。因此，曲线之间的差异可以用来衡量关联度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1,X2,…,Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中ρ为分辨系数，一般在0到1之间，通常取0.5。Δ是第二级最小差，记为Δmin。是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值，记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式：1.1.4计算关联度关联分析的原理，是对时间序列进行几何关系的比较。若两序列在各个时刻点都重合在一起，即关联系数均为1，那么两序列的关联度也必等于1。同时，两比较序列任何时刻也不可能垂直，所以关联系数均大于0，故关联度也都大于0。因此，两序列的关联度可用比较序列各个时刻的关联系数之平均公式如下：riN--序列的长度即数据个数。计算出关联度后，比较各影响因素间的关联度大小，即可求得各因素与参考变量相关密切程度的次序，关联度越大，其影响作用越大。1.2基于灰色关联分析法的事故原因分析由于论文的需要，本人通过公安交通管理综合应用平台调取了黄山市相关数据，下面以黄山市2016年一2018年交通事故的统计资料为例进行分析。我们进行分类处理∶其中四种属于驾驶员因素：疲劳驾驶、超速行驶、违章超载、违章转弯；两种属于车辆因素：制动失效、灯光失效。罗列出各项数据后，我们对数据进行处理。1.2.1确定参考数列和比较数列201620172018合计X0933678469847车辆因素制动失效X1102710981674灯光失效X29378197驾驶员因素疲劳驾驶X3560392492超速行驶X4494836094530违章超载X5280392492违章转弯X6242822772462表4-1确定参考数列和比较数列1.2.2无量纲化处理我们把各项数据除以各项的平均值，得到表4-2。201620172018合计X01.0360.8711.093车辆因素制动失效X10.8110.8671.322灯光失效X20.7580.6361.606驾驶员因素疲劳驾驶X31.1630.8141.022超速行驶X41.1340.8271.038违章超载X50.7221.0101.268违章转弯X61.0160.9531.031表4-2无量纲化处理1.2.3计算各时段的绝对差将上表的各项数值减去合计项的数值后取绝对值,得表4-3。201620172018车辆因素制动失效Δ010.2250.0040.229灯光失效Δ020.2780.2350.513驾驶员因素疲劳驾驶Δ030.1270.0570.071超速行驶Δ040.0980.0440.055违章超载Δ050.3140.1390.175违章转弯Δ060.0200.0820.062表4-3绝对差从表4-3中的各项数值中(绝对差),找出其中的最大和最小值:Δmax=0.513,Δmin=0.004。ρ为分辨系数，一般在0到1之间，我们取0.5。1.2.4计算关联系数ξ将各项数据代入前面计算关联系数的公式中,得表4-4。201620172018车辆因素制动失效ξ1（k）0.5411.0000.537灯光失效ξ2（k）0.4870.5300.339驾驶员因素疲劳驾驶ξ3（k）0.6790.8310.795超速行驶ξ4（k）0.7350.8670.836违章超载ξ5（k）0.4570.6590.604违章转弯ξ6（k）0.9420.7700.818表4-4关联系数ξ1.2.5