基于神经网络的经济圈道路交通安全综合测度模型

发布时间：2017-09-06 13:11

  本文关键词：基于神经网络的经济圈道路交通安全综合测度模型

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【摘要】：为提高交通安全评估的准确性、简化评估过程,以我国3大经济圈范围内道路交通安全状况为研究对象,运用神经网络理论构建模糊测度模型。在分析经济圈道路交通安全特性的基础上,建立风险程度、事故烈度、经济影响3层测度指标体系。利用模糊一致性判别矩阵,界定测度因子综合权重,确定测度区间阈值,将测度集分为严重危险、中度危险、基本危险、基本安全、安全等5个等级。以经济圈道路交通事故数据作为测度对象,利用神经网络对测度模型进行融合训练。结果表明,神经网络模型的训练正确率为100%,且能够有效简化评估过程。
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;
【关键词】： 经济圈道路 交通安全 BP神经网络 测度模型 模糊判别模型
【基金】：国家自然科学基金资助(51178157) 教育部人文社会科学研究项目(12YJCH071) 国家统计科研计划项目(2012LY150) 江苏省高校“青蓝工程”资助项目(201211)
【分类号】：U492.8
【正文快照】： 0引言我国是一个区域经济发展不平衡的国家,近年来呈现出区域的互补与协同,经济圈应运而生。以环渤海、长三角、珠三角经济圈为代表,其GDP占全国GDP总量的50%以上。经济圈发达的交通网络中,人口密度大、路网密度高、机动车保有量大,导致经济圈道路交通安全状况不容乐观,需对其

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本文编号：803309