基于GM（1，1）和神经网络组合模型对甘肃省交通事故和预测

摘要4-5

Abstract5-9

1 绪论9-14

1.1 研究背景9

1.2 研究的目的和9-10

1.3 国内外研究现状10-12

1.4 研究的主要内容12-14

2 道路交通事故分析与安全评价14-20

2.1 道路交通事故影响因素14

2.2 道路交通事故分析与安全评价14-17

2.2.1 我国道路交通事故现状15

2.2.2 我国道路交通事故特点15-17

2.3 甘肃省道路交通事故分析与安全评价17-20

2.3.1 甘肃省道路交通事故现状17-18

2.3.2 甘肃省道路交通事故特点18-20

3 道路交通事故预测方法分析20-24

3.1 道路交通事故预测概述20-21

3.1.1 道路交通事故预测的含义20

3.1.2 道路交通事故预测类别和要求20-21

3.2 道路交通事故预测的现有方法21-24

3.2.1 统计回归分析方法21-22

3.2.2 时间序列分析方法22

3.2.3 灰色预测方法22-23

3.2.4 神经网络预测方法23

3.2.5 组合预测方法23-24

4 灰色系统和神经网络理论基础24-33

4.1 灰色系统理论概述24-28

4.1.1 灰色GM(1,1)模型的构建24-25

4.1.2 灰色GM(1,1)模型的检验25-28

4.1.3 灰色新陈代谢模型28

4.2 神经网络理论概述28-33

4.2.1 BP神经网络及其学习算法29-30

4.2.2 BP神经网络设计的一般原则30-33

5 基于GM(1,1)和BP神经网络的交通事故组合预测模型33-38

5.1 组合预测模型的可行性33

5.2 组合预测模型的基本思路33

5.3 实证分析33-38

5.3.1 灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测33-36

5.3.2 组合预测模型预测36-37

5.3.3 组合预测模型评价37-38

6 基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型38-46

6.1 道路交通事故影响因素的灰色关联分析38-40

6.2 基于灰色关联分析的GM(0,N)交通事故预测模型40

6.3 实证分析40-46

7 与展望46-48

7.1 的主要46-47

7.2 研究展望47-48