【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 評(píng)估 2020年 5月 1 日開(kāi)始實(shí)施的《中華人民共和國(guó)道路交通安全法》的法律影響。重復(fù) 問(wèn)題二的過(guò)程，進(jìn)行最優(yōu)評(píng)估。 根據(jù)附表 1的數(shù)據(jù)直觀看出法律所影響的因素為事故起數(shù)與直接經(jīng)濟(jì) 損失，用問(wèn)題二的過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)。用灰色系統(tǒng)模型對(duì)交通事故的預(yù)測(cè) （見(jiàn)表 441）并用 excel畫圖 (見(jiàn)圖 14)，對(duì)直接經(jīng)濟(jì)損失的預(yù)測(cè)（見(jiàn) 表 4—41）并用 excel畫圖（見(jiàn)圖 15）程序（見(jiàn)附表 41） 圖 14 圖 15 根據(jù)附表 1用指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型對(duì)交通事故的預(yù)測(cè)（見(jiàn)表 442）并用 excel畫圖 (見(jiàn)圖 16)，對(duì)直接經(jīng)濟(jì)損失的預(yù)測(cè)（見(jiàn)表 4—42）并用 excel畫圖（見(jiàn)圖 17）程序（見(jiàn)附表 42） 圖 17 分析表 421和表 422數(shù)據(jù)，用兩種模型預(yù)測(cè) 20202020年事故起數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失與實(shí)際 20202020 年的事故 起數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失對(duì)比，兩種模型用 excel作圖，曲線走向基本一致，可見(jiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果基本正確。于是我們可以從圖 圖1圖 1圖 13 可以直觀的看出可以看到 2020 年 5月 1 日開(kāi)始實(shí)施的《中華人民共和國(guó)道路交通安全法》 對(duì) 2020年后的減小交通事故產(chǎn)生重大影響。 五、模型的優(yōu)化與評(píng)價(jià) 1. 我們通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型對(duì)國(guó)家為減少交通事故的產(chǎn)生所實(shí)施法律的影響 和 國(guó)家出臺(tái)的安全規(guī)劃目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)可能性進(jìn)行了較為正確的量化評(píng)估； 2. 在預(yù)測(cè)分析中，現(xiàn)有的很多方法預(yù)測(cè)結(jié)果往往不夠準(zhǔn)確，問(wèn)題二中我們所建立的時(shí) 間預(yù)測(cè)模型和灰色系統(tǒng)模型，簡(jiǎn)單易行，精度一般比較高；并且將兩種模型進(jìn)行了對(duì)比。 3. 在模型二中我們引入權(quán)值，同時(shí)將多目標(biāo)簡(jiǎn)化為單目標(biāo)，簡(jiǎn)化了模型； 4. 對(duì)模型中所得的結(jié)果分別進(jìn)行了分析和對(duì)比，使得問(wèn)題變得更加的清晰。 ； 2. 在某些參數(shù)的確定，由于缺乏數(shù)據(jù)，不免主觀的成分稍大。 （ 1）查詢更多的數(shù)據(jù)，以使得統(tǒng)計(jì)結(jié)果更正確，也可使計(jì)算機(jī)模擬更少的數(shù)據(jù)或不模擬以減少不確定性。 （ 2）通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查、政策因素綜合考慮交通安全法出臺(tái)后的影響。 參考文獻(xiàn) [1]丁毓峰，等 matlab從入門到精通 .第一版，北京：化學(xué)工業(yè)出版社， 2020. [2]宋瑞才，等 數(shù)學(xué)建模的實(shí)踐 第一版，北京：高等教育出版社， 2020 [3]卓金武，等 matlab 在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用，第一版，北京：北京航空航天大學(xué)出版社， 2020 [4]韓中庚，等 數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng) 用 第一版，北京：高等教育出版社， 2020 附錄 附表 1 民用載 民用載客汽私人汽車總 貨汽車 車（萬(wàn)輛） 計(jì)（萬(wàn)輛） 私人載 私人載客汽 汽車駕駛員數(shù) 貨汽車 車（萬(wàn)輛） （萬(wàn)人） 機(jī)動(dòng)車駕駛員（萬(wàn)人） 問(wèn)題一的求解 附表 12 clear。 close all。 clc。 n=()。 m=()。 X_0=zeros(n,m)。 % 數(shù)據(jù) 矩 陣 X_2=zeros(n,m)。 % 偏 差 結(jié) 果 的 求 取 矩 陣 X_3=zeros(n,m)。 % 相關(guān)系數(shù)計(jì)算矩陣 data()。 %指標(biāo)數(shù) X_1=[a1_0’,a2_0’,a3_0’,a4_0’]。 %最后使用到的數(shù)據(jù)矩陣 %1 尋找參考列 x0=[max(a1_0),max(a2_0),max(a3_0),max(a4_0)]。 %取每列的最大值（指標(biāo)的最大值） %2 計(jì)算偏差結(jié)果 i=1。 while(i~=m+1) for j=1:1:n X_2(j,i)=abs(X_1(j,i)x0(i))。 end。 i=i+1。 end %3 確定偏差的最值 error_min=min(min(X_2))。 error_max=max(max(X_2))。 %4 計(jì)算相關(guān)系數(shù) i=1。 p=。 while(i~=m+1) for j=1:1:n X_3(j,i)=(error_min+p*error_max)/(X_2(j,i)+p*error_max)。 end。 i=i+1。 end %X_3 %可以在此觀察關(guān)聯(lián)矩陣 %5 計(jì)算各個(gè)的關(guān)連序 a=zeros(1,n)。 for j=1:1:n for i=1:1:m a(j)=a(j)+X_3(j,i)。 %%%%其實(shí)可以直接用 sum end。 a(j)=a(j)/m。 %%%%%%%%%可以改進(jìn) %%%%%%%%%%% end %a %在此可以觀測(cè)各個(gè)的序 %6 排序 b=a’。 [c,s]=sort(b)。 for i=1:1:n d(i)=i。 end d=d’。 result=[d b c s] %7 將結(jié)果顯示出來(lái) figure(1)。 plot(a)。 figure(2) bar(a)。 附表 13 clear。 close all。 clc。 n=9。 m=21。 X_0=zeros(n,m)。 X_2=zeros(n,m)。 X_3=zeros(n,m)。 a1_0=[250297 ]。 a2_0=[264817 ]。 a3_0=[228278 ]。 a4_0=[242343 ]。 a5_0=[253547 ]。 a6_0=[271843 ]。 a7_0=[287685 ]。 a8_0=[304217 ]。 a9_0=[346129 ]。 a10_0=[412860 ]。 a11_0=[616971 ]。 a12_0=[754919 ]。 a13_0=[773137 ]。 a14_0=[667507 ]。 a15_0=[517889 ]。 a16_0=[450254 ]。 a17_0=[378781 ]。 a18_0=[327209 ]。 a19_0=[265204 ]。 a20_0=[238351 ]。 a21_0=[219521 ]。 a2_0=a2_0./a1_0。 a3_0=a3_0./a1_0。 a4_0=a4_0./a1_0。 a5_0=a5_0./a1_0。 a6_0=a6_0./a1_0。 a7_0=a7_0./a1_0。 a8_0=a8_0./a1_0。 a9_0=a9_0./a1_0。 a10_0=a10_0./a1_0。 a11_0=a11_0./a1_0。 a12_0=a12_0./a1_0。 a13_0=a13_0./a1_0。 a14_0=a14_0./a1_0。 a15_0=a15_0./a1_0。 a16_0=a16_0./a1_0。 a17_0=a17_0./a1_0。 a18_0=a18_0./a1_0。 a19_0=a19_0./a1_0。 a20_0=a20_0./a1_0。 a21_0=a21_0./a1_0。 a1_0=a1_0./a1_0。 X_1=[a1_0’,a2_0’,a3_0’,a4_0’,a5_0’,a6_0’,a7_0’,a8_0’,a9_0’,a10_0’,a11_0’,a12_0’,a13_0’,a14_0’,a15_0’,a16_0’,a17_0’,a18_0’,a19_0’,a20_0’,a21_0’]。 i=1。 while(i~=m+1) for j=2:n X_2(j,i)=abs(X_1(j,i)X_1(1,i))。 end。 i=i+1。 end x0=[max(a1_0),max(a2_0),max(a3_0),max(a4_0),max(a5_0),max(a6_0),max(a7_0),max(a8_0),max(a9_0),max(a10_0),max(a11_0),max(a12_0),max(a13_0),max(a14_0),max(a15_0),max(a16_0),max(a17_0),max(a18_0),max(a19_0),max(a20_0),max(a21_0)]。 error_min=min(min(X_2))。 error_max=max(max(X_2))。 i=1。 p=。 while(i~=m+1) for j=2:n X_3(j,i)=(error_min+p*error_max)/(X_2(j,i)+p*error_max)。 end。 i=i+1。 end a=zeros(1,n)。 for j=1:n