公路隧道群交通事故非线性综合预测方法研究

发布时间：2018-04-02 13:07

  本文选题：隧道群　切入点：相对交通事故频数　出处：《福州大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：以沈海高速罗长段隧道群交通事故为预测对象,以相对交通事故频数为预测目标,针对隧道群交通系统非线性、动态的特点,研究基于BP神经网络的交通事故非线性综合预测方法.结果表明,非线性综合预测方法能综合指数平滑模型、非线性回归模型、灰色马尔科夫模型等单一预测模型的有效隐含信息,提高交通事故的预测精度,为优化交通事故预测技术指出新方向.通过该方法预测,随着交通量的增加,未来3年(2016-2018年)罗长高速隧道群交通事故频数将呈现先下降后急剧上升的变化过程.
[Abstract]:In order to speed Shen Luo long tunnel group traffic accident prediction object, relative to the traffic accident frequency forecast for tunnel group traffic system, nonlinear, dynamic characteristics of traffic accident on nonlinear integrated prediction method based on BP neural network. The results show that the nonlinear integrated prediction method can synthesize exponential smoothing model, nonlinear regression model, Grey Markov model effective implicit information forecasting model, improve the prediction accuracy of the traffic accident, in order to optimize the traffic accident prediction technology points out a new direction. By this method, with the increase of traffic volume, the next 3 years (2016-2018 years) Luo long highway tunnel group traffic accident frequency will show the change process of decline after a sharp rise.

【作者单位】： 福州大学土木工程学院;福州大学环境与资源学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(5130405) 福建省交通运输科技项目(201526) 福建省教育厅科技项目(JAT160090)
【分类号】：U458;U491.3

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本文编号：1700512