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北京交通大学 硕士学位论文 基于BP神经网络的道路交通安全预测研究 姓名：张恩亮 申请学位级别：硕士 专业：安全技术及工程 指导教师：肖贵平 座机电话号码 中文摘要 摘要：道路交通安全预测是道路交通安全研究的一项重要内容，它的目的是为了 掌握交通事故的未来发展状况，以便及时采取相应的对策；为制定合理的交通安 全管理目标提供依据。道路交通系统的非线性、随机性、动态性以及不确定性特 点，决定了作为道路交通系统行为特征量的道路交通事故的预测的复杂性，在分 析现有道路交通安全预测模型和方法的基础上，论文研究了基于BP神经网络的道 路交通安全预测方法。论文的主要工作及结论如下： 1．介绍了国内外道路交通安全的现状，，描述了道路交通安全严峻形式的研究 背景。 2．对道路交通事故的成因分别从人、车、路、环境几方面进行了统计分析， 阐述了影响交通安全的各种因素与交通安全的关系，为道路交通安全预测模型的 建立奠定了基础。 3．通过对不同道路交通安全度量化指标 模型的最终输出变量 的分析，确 定本论文使用的安全度量化指标 模型的最终输出变量 是道路交通安全综合死 亡率；用灰色关联度理论对影响因素指标进行分析，确定9个与道路交通安全综合 死亡率相关度较高的指标作为最终的道路交通安全预测模型的影响因素指标。构 建数学模型，确定利用BP神经网络对道路交通安全进行预测。 4．基于BP神经网络应用于预测的原理，提出了预测研究步骤，探讨建立基于 神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选 取、隐层节点数的确定、初始权和阈值的选取、激活函数、训练算

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