基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测

发布时间：2017-06-16 00:09

  本文关键词：基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明,相较其他预测模型,该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。
【作者单位】： 西南交通大学交通运输与物流学院;
【关键词】： 道路交通事故 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机 动态改变惯性权重自适应粒子群算法
【分类号】：U491;TP18
【正文快照】： 0引言开展道路交通事故预测,对于控制风险、判断未来交通事故发展趋势、预测事故高发年份以及探讨事故发生规律都具有重大意义。由于道路交通系统是一个多因素共同作用的复杂系统,具有随机性、动态性、非线性以及不确定性特点,道路交通事故作为道路交通系统的行为特征量,决定

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本文编号：453866