基于神经网络的山岭重丘区高速公路事故预测模型
本文关键词:基于神经网络的山岭重丘区高速公路事故预测模型
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【摘要】:针对山岭重丘区高速公路基本路段的事故预测问题开展研究。依据平纵几何线形对路段单元进行划分,基于粗糙集理论中可辨识矩阵的约简算法选择出了对事故发生有突出影响的几何线形指标变量。依据筛选出的线形指标,界定了事故预测路段单元并给出了预测单元空值项的赋值方法。针对事故率与几何线形指标、交通量之间复杂的非线性关系,建立了Elman神经网络事故预测模型,可对事故预测单元进行事故预测。应用标定出的预测模型进行敏感性分析,确定出了各线形指标、AADT等与事故率的关系。通过与基于实际事故数据统计得到的关系进行对比,验证了该模型在交通安全机理上的可靠性。模型应用结果表明:该模型具有较大的可移植性和对山岭重丘区高速公路的通用性。
【作者单位】: 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【关键词】: 交通工程 交通安全 事故预测模型 神经网络 高速公路 线形指标 敏感性分析
【基金】:国家自然科学基金项目(51329801) 辽宁省交通科技项目(201306)
【分类号】:U491;U492.8
【正文快照】: 0引言山岭重丘区高速公路复杂的几何线形条件往往是诱发交通事故的重要原因之一[1-2]。分析几何线形指标与交通事故之间的关系,并据此建立高速公路事故预测模型[3-5],探索交通事故发生的内在规律,对有针对性地提出安全改善对策具有重要意义[6]。目前我国在道路交通事故预测方
【共引文献】
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9 赵Z
本文编号:995942
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