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基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
1
作者
单小曼
刘尊青
+3 位作者
辛宁
侯金超
姚亮
王逸飞
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期120-126,共7页
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指...
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指数平滑-BP组合预测模型的预测效果最佳,其决定系数(R^(2))高达0.994,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.426%,较单项模型和直接组合模型预测程度更好,误差率更低。基于博弈论思想离差最小化求解最优权重组合系数,能够有效结合不同赋权方法的优势,权衡各方法之间的最优解,从而避免模型出现过度拟合、预测误差大及缺乏动态适应性等问题。同时,组合预测模型以数据最大优化为核心原则,可有效克服单项预测模型的局限,使其能更好地适应复杂变化的环境及数据,显著提升了预测的准确性和稳定性,增强了模型的鲁棒性和适应性。
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关键词
交通安全
交通事故
博弈论
GM(1
1)-指数平滑-BP
赋权改进
组合预测模型
在线阅读
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职称材料
基于组合赋权优化的ES-ARIMA-BP神经网络交通事故预测研究
被引量：
1
2
作者
刘尊青
单小曼
+3 位作者
辛宁
侯金超
姚亮
钟丽华
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期71-76,共6页
为提高交通事故模型的预测精度,更好地辨识交通事故在时间维度上的规律特性,基于CRITIC法和熵权法组合赋权,构建一种ES-ARIMA-BP神经网络组合预测模型,探究新疆地区交通事故在时间维度上的月度分布规律。首先,使用指数平滑法(ES)进行预...
为提高交通事故模型的预测精度,更好地辨识交通事故在时间维度上的规律特性,基于CRITIC法和熵权法组合赋权,构建一种ES-ARIMA-BP神经网络组合预测模型,探究新疆地区交通事故在时间维度上的月度分布规律。首先,使用指数平滑法(ES)进行预测,可减少数据间的噪声,并能捕捉时间序列数据中的季节性变动;其次,使用ARIMA模型进行预测,可捕捉数据中的线性部分、非季节性趋势和周期性波动;最后,为更好地应对数据中的复杂非线性及无周期性波动,引入BP神经网络进行预测。结果表明:构建基于组合赋权优化的ES-ARIMA-BP神经网络组合预测模型,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.869%,决定系数(R^(2))高达0.982,较单一模型及单一赋权法下的组合模型预测误差率更低,拟合程度更好。组合预测模型以数据最大优化为思想基础,可有效克服单一模型的局限,同时采用组合赋权,使其能更好地适应不断变化的数据和环境,从而提高预测的准确度。
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关键词
交通事故预测
ES-ARIMA-BP
神经网络
组合模型
预测模型
赋权优化
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职称材料
题名
基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
1
作者
单小曼
刘尊青
辛宁
侯金超
姚亮
王逸飞
机构
新疆
农业大学交通与物流工程学院
新疆维吾尔自治区公安厅交警总队
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期120-126,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52268072)
新疆农业大学校级重点学科项目(XJAUTE2022G09)
新疆农业大学科研项目(2523HXKT3)。
文摘
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指数平滑-BP组合预测模型的预测效果最佳,其决定系数(R^(2))高达0.994,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.426%,较单项模型和直接组合模型预测程度更好,误差率更低。基于博弈论思想离差最小化求解最优权重组合系数,能够有效结合不同赋权方法的优势,权衡各方法之间的最优解,从而避免模型出现过度拟合、预测误差大及缺乏动态适应性等问题。同时,组合预测模型以数据最大优化为核心原则,可有效克服单项预测模型的局限,使其能更好地适应复杂变化的环境及数据,显著提升了预测的准确性和稳定性,增强了模型的鲁棒性和适应性。
关键词
交通安全
交通事故
博弈论
GM(1
1)-指数平滑-BP
赋权改进
组合预测模型
Keywords
traffic safety
traffic accident
game theory
GM(1,1)-exponential smoothing-BP
empowerment improvement
combination prediction model
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于组合赋权优化的ES-ARIMA-BP神经网络交通事故预测研究
被引量：
1
2
作者
刘尊青
单小曼
辛宁
侯金超
姚亮
钟丽华
机构
新疆
农业大学交通与物流工程学院
新疆维吾尔自治区公安厅交警总队
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期71-76,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52268072)
新疆农业大学校级重点学科项目(XJAUTE2022G09)
新疆农业大学科研项目(2523HXKT3)。
文摘
为提高交通事故模型的预测精度,更好地辨识交通事故在时间维度上的规律特性,基于CRITIC法和熵权法组合赋权,构建一种ES-ARIMA-BP神经网络组合预测模型,探究新疆地区交通事故在时间维度上的月度分布规律。首先,使用指数平滑法(ES)进行预测,可减少数据间的噪声,并能捕捉时间序列数据中的季节性变动;其次,使用ARIMA模型进行预测,可捕捉数据中的线性部分、非季节性趋势和周期性波动;最后,为更好地应对数据中的复杂非线性及无周期性波动,引入BP神经网络进行预测。结果表明:构建基于组合赋权优化的ES-ARIMA-BP神经网络组合预测模型,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.869%,决定系数(R^(2))高达0.982,较单一模型及单一赋权法下的组合模型预测误差率更低,拟合程度更好。组合预测模型以数据最大优化为思想基础,可有效克服单一模型的局限,同时采用组合赋权,使其能更好地适应不断变化的数据和环境,从而提高预测的准确度。
关键词
交通事故预测
ES-ARIMA-BP
神经网络
组合模型
预测模型
赋权优化
Keywords
traffic accident prediction
ES-ARIMA-BP
neural network
combination model
prediction model
weighted optimization
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
单小曼
刘尊青
辛宁
侯金超
姚亮
王逸飞
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于组合赋权优化的ES-ARIMA-BP神经网络交通事故预测研究
刘尊青
单小曼
辛宁
侯金超
姚亮
钟丽华
《现代电子技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
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