新的WBO算子及其在城市道路网交通事故预测中的应用研究

新的WBO算子及其在城市道路网交通事故预测中的应用研究

王宏

王宏WANGHong；王冬冬WANGDong-dong；崔杰CUIJie

（淮阴工学院经济管理学院，淮安223001）

（CollegeofEconomicsandManagement，HuaiyinInstituteofTechnology，Huaian223001，China）

摘要：以有效提高系统特征数据序列的光滑性为目的，在已有缓冲算子研究的基础上，根据新息优先原理，构建了一个新的WBO（WeakeningBufferOperator），克服了现有算子对新信息利用不充分的缺陷，并通过城市道路网交通事故预测案例与已有的系列WBO进行了弱化效果的比较。研究结果表明，受扰动因素冲击后的系统特征序列经新WBO作用后，建模精度得到了显著提高。

Abstract:Theaimofthispaperistoadvancethesmoothingoforiginaldatasequence.Accordingtothetheoryofpriorusingofnewinformation,basedonthepresenttheoriesofbufferoperatorsandsomealreadyexistedweakeningbufferoperators,anewweakeningbufferoperatorisestablished．Meanwhile,itiscomparedwiththeexistedweakeningbufferoperatorsineffectivenessthroughtrafficaccidentpredictionofurbanroadnetwork．Thecontradictionsbetweenquantitativeanalysisandqualitativeanalysisinpretreatmentforvibrationdatasequencesisresolvedeffectively.Theresearchshowsthatthenewweakeningbufferoperatorincreasestheforecastprecisionofgreyforecastmodelremarkably.

关键词：灰色系统；GM(1,1)；WBO；建模精度

Keywords:greysystem；GM(1,1)；weakingbufferoperator；modelingaccuracy

中图分类号：U491.3文献标识码：A文章编号：1006-4311（2014）14-0003-02

引言

客观世界中，表征各类系统的序列时常因受到众多扰动因素的冲击而失去其真实面目。为了准确挖掘系统的发展规律，须消除扰动因素的冲击。作为消除扰动冲击、提高序列光滑性的重要手段之一，缓冲算子通过灰序列生成，弱化系统数据序列的随机性，还其真实面目，从而能进行准确预测。排除外界冲击因素的干扰是一个十分具备研究价值的科学问题。目前，已有众多学者对该问题进行了深入研究，并取得了较为丰硕的成果。刘思峰教授原创性提出缓冲算子的概念，并构建了若干个弱化缓冲算子[5-8]。谢乃明提出了一种新的弱化缓冲算子[9]。党耀国教授在上述基础上构建了若干个强化与弱化缓冲算子[10]。综合已有文献可知，现有弱化算子在提高了序列的光滑性上效果并不理想，一般需要通过多阶弱化进行缓冲才能达到目的。仔细分析该问题，笔者发现现有弱化算子均不能充分挖掘开发原始序列的信息x（n），从而降低了原始序列弱化后的建模精度。针对上述问题，在“新信息优先原理”基础上，笔者提出了一种新弱化算子x（k）d=■[x（k）+（n-1）x（n）]，并与现有部分弱化算子对同一受扰动因素冲击的数据序列进行了缓冲作用，并构造了GM(1,1)模型，最终在城市道路交通事故预测实例分析中进行了建模精度的比较。研究结果表明，新弱化缓冲算子能显著提高交通事故预测模型的建模精度。

2数值分析

以某城市道路交通事故数据构建灰色预测模型来验证新弱化算子的有效性。选取该市1998-2006年城市道路交通事故为原始数据[12]（单位：件）

X=（187，303，394，498，580，640，703，708，716）

以1998-2004年的数据作为基础建模数据；以2005-2006年的数据作为模拟检验数据。通过计算可得，1998-2004年该市城市道路交通事故平均年增长率为26.06%。大家一致认为该市城市道路交通事故不可能长期保持该增速。采用原始数据构建模型进行预测，建模结果与实际相差甚远。之所以在1998至2004年期间，该市交通事故增速较大，主要源于在该市发展过程中，国家给予了该市特殊的政策，使得该市人口增长快速，随之而来的交通事故数也呈现高速增长态势。经过十余年的发展，该市人口已趋于饱和，加之该城市加强交通管制，今后交通事故不可能保持高速增长。为对该市交通事故演变趋势进行合理预测，须对其原始数据序列进行弱化缓冲作用，使得采用缓冲作用后序列构建的模型预测精度更高。

下面以新新弱化算子对原始数据进行一阶弱化处理，得到的弱化数据序列为：

XD=（627.35，644.28，659.45，674.29，684.92，693.46，

702.34）

由表1可以看出，原始序列经过新弱化算子作用后,精度得到了显著提高，高达98.66%。比较表1、表2的结果可见，原始序列经过新建弱化缓冲算子一阶弱化缓冲后建模的预测精度均显著高于已有弱化缓冲算子二阶弱化缓冲作用建模的预测精度。数值分析结果进一步验证了新算子的有效性。

3结论

系统数据序列的光滑性对GM(1,1)模型的预测精度影响显著。文章在已有成果基础上，构建一种新的弱化缓冲算子，并对其进行了数理证明，并利用对前半部分增长速度较快，后半部分增长速度较慢序列数据进行弱化缓冲,然后分别建立GM(1,1)模型,并进行预测精度比较。结果表明，新弱化缓冲算子具有结构简单、弱化效果显著的良好特性。

参考文献：

[1]DengJL.TheGreyExponentialLawofAGO,GreySystem[M].Beijing:ChinaOceanPress,1988:31-39.

[2]邓聚龙．灰理论基础[M]．武汉：华中科技大学出版社，2002：10-15.

[3]邓聚龙．灰色系统基本方法[M]．武汉：华中科技大学出版社，2004：26-34.

[4]LiuSifeng,LiYi,GreyInformation:TheoryandPracticalApplications[M].London:Springer-Verlag,2006.

[5]LiuSifeng,TheThreeAxiomsofBufferOperatorandTheirApplication[J].TheJournalofGreySystem,1991,3(1):39-48.

[6]刘思峰，党耀国，方志耕．灰色系统理论及其应用[M]．第3版．北京：科学出版社，2004：1-8.

[7]刘思峰．冲击扰动系统预测陷阱与缓冲算子[J].华中理工大学学报，1997，25(1)：25-27．

[8]刘思峰．缓冲算子及其应用[J]．灰色系统理论与实践，1992，2(1)：45-50．

[9]谢乃明，刘思峰．一种新的弱化缓冲算子[J].中国管理科学，2003，11：46-48．

[10]党耀国，刘思峰，刘斌等．关于弱化缓冲算子的研究[J]．中国管理科学，2004，12(2)：108-111．

[11]党耀国，刘斌，关叶青,关于强化缓冲算子的研究[J].控制与决策,2005，20(12):1332-1336.

[12]中国统计局编.中国统计年鉴1998-2006[Z].北京：中国统计出版社，2007.