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作者：刘尊青;单小曼;辛宁;侯金超;姚亮;钟丽华;
单位：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;
摘要：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
基金资助：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）
