基于时间序列和灰色模型的交通事故预测
100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-09-19
- 简介
pdf
- 179KB
- 页数 未知
- 阅读 113
- 下载 39
利用时间序列和灰色模型理论,针对北方某城市的交通事故统计数据,分别建立了自回归移动平均模型及灰色模型,并对各模型进行了步长为12的预测。通过模型对比发现:2个模型的预测绝对误差分别为23.95%和54.32%,且对于具有季节周期性特点的序列,自回归移动平均模型的预测结果与实际观测值比较吻合,说明自回归移动平均模型比灰色模型更能充分挖掘历史信息以减少预测误差,并反映数据的周期性变化,具有良好的适用性。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于灰色理论的时间序列交通事故预测 174KB
基于灰色GM（1,1）模型的交通事故预测 188KB
灰色理论在交通事故预测的应用 441KB
基于时间序列和灰色模型的交通事故预测 179KB
北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用 978KB
灰色Verhulst模型在水上交通事故预测中的应用 157KB
改进灰色理论在海上交通事故预测中的应用 116KB
基于灰色GM（1,1）模型的交通事故预测 188KB