基于BP神经网络的城市道路交叉口事故预测研究

基于BP神经网络的城市道路交叉口事故预测研究

论文摘要

为准确研究城市道路交叉口事故发生规律,分析城市道路交叉口事故影响因素,结合北京市100个典型的平面交叉口,首先使用灰色关联模型筛选城市道路交叉口事故关联度最高的8个影响因素,再使用BP(Back Propagation)神经网络基于筛选的交叉口影响因素对城市道路交叉口交通事故次数进行预测。结果表明,与北京市道路交叉口事故发生次数高度相关的因素包括交叉口类型、左转车数量、年平均日交通量、交叉口交通控制方式等8项;BP神经网络对城市道路交叉口的事故预测精度高度依赖交叉口事故影响因素,对基于灰色关联筛选的事故影响因素的事故预测精度在90%以上。建立的模型可为城市道路交叉口事故预测提供参考。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基础数据来源
  • 2 基于灰色关联模型的事故影响因素筛选
  •   2.1 灰色关联模型基本原理
  •   2.2 数据归一化处理
  •   2.3 灰色关联度分析
  • 3 基于BP神经网络的城市道路交叉口事故预测模型
  •   3.1 BP神经网络预测模型原理简介
  •   3.2 BP神经网络预测模型实现
  •   3.3城市道路交叉口事故起数预测
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨蕾,王继博

    关键词: 城市交通,道路交叉口,事故预测,灰色关联模型,神经网络

    来源: 交通建设与管理 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 中国交通通信信息中心

    分类号: U491.31

    页码: 86-90

    总页数: 5

    文件大小: 2252K

    下载量: 197

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