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第四节 交通事故预测及预防 一、交通事故预测 1、交通事故预测的概念及意义 交通事故预测：对交通事故的未来的形势进行估计和预测。 掌握交通事故的未来状况，以便及时采取相应的对策，减少交通事故。 2、交通事故预测的方法 定性预测和定量预测 （1）判断法。定性预测 1）专家会议法 专家会议法是指根据规定的原则选定一定数量的专家，按照一定的方式组织专家会议，发挥专家集体的智能结构效应，对预测对象未来的发展趋势及状况，作出判断的方法。 　专家会议有助于专家们交换意见，通过互相启发，可以弥补个人意见的不足；通过内外信息的交流与反馈，产生“思维共振”，进而将产生的创造性思维活动集中于预测对象，在较短时间内得到富有成效的创造性成果，为决策提供预测依据。但是，专家会议也有不足之处，如有时心理因素影响较大；易屈服于权威或大多数人意见；易受劝说性意见的影响；不愿意轻易改变自己已经发表过的意见，等等。 运用专家会议法，必须确定专家会议的最佳人数和会议进行的时间。专家小组规模以10～15人为宜，会议时间一般以进行20—60分钟效果最佳。会议提出的设想由分析组进行系统化处理，以便在后继阶段对提出的所有设想进行评估。 2）德尔菲法 德尔菲法，又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反覆的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。 德尔菲法（Delphi Method）是在20世纪40年代由O．赫尔姆和N．达尔克首创，经过T．J．戈尔登和兰德公司进一步发展而成的。德尔菲这一名称起源于古希腊有关太阳神阿波罗的神话。传说中阿波罗具有预见未来的能力。因此，这种预测方法被命名为德尔菲法。1946年，兰德公司首次用这种方法用来进行预测，后来该方法被迅速广泛采用。 （2）时间序列法。定量预测 1）移动平均数法 移动平均法是对数据处理的常用方法，在统计学中应用很广。和加全平均，几何平均，调和平均，平方平均方法不同的是，这种方法不对每个数值一起处理，而是移动的做平均，然后对得出每个平均数进行下一步处理。如何移动呢？比如1，2，3，4，5，6这四个数，做5项移动平均处理就是首先算出1，2，3，4，5的平均数3，再整体右移，算出2，3，4，5，6的平均数4。同样如果是做四项移动平均，首先算1，2，3，4，然后算2，3，4，5，最后算3，4，5，6依次类推。 2）指数平滑法 指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。  简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。  　　也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。 灰色预测 通过少量的、不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展规律作出模糊性的长期描述（模糊预测领域中理论、方法较为完善的预测学分支）。灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。灰数的生成，就是从杂乱中寻找出规律。同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，灰色预测的数据是通过生成数据的gm(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。  二、交通事故成因分析 1.人的因素（90％事故与人有关） 1）身心状况不好 2）违章 3）疏忽或措施不当 人对道路交通安全的影响 　　人作为道路交通系统中的主体，起主导控制作用。通常认为，交通事故的直接原因主要是驾驶人员的观察、判断、操作等方面所发生的错误。一般包括以下几个方面： 一是思想麻痹大意，车速过快，车与车之间没有保持安全距离等， 二是驾驶人员的身体、生理、精神和情绪等状态以及年龄、经验等内在原因。比如抽烟、喝酒、疲劳、药物作用等都会导致驾驶员工作能力的下降。 另外，从需求的角度讲，人们总是希望尽可能的节省体力、时间和油耗。出于这个动机，所以