基于BP神经网络的高速公路事故预测模型

发布时间：2017-06-16 06:01

  本文关键词：基于BP神经网络的高速公路事故预测模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：依据收集到的山岭区和丘陵区高速公路的几何线形、交通量和事故数据,建立高速公路路段基于几何线形指标和交通量的事故预测模型。利用平均影响值法对几何线形指标进行相关性检验,满足与事故率相关性条件的线形指标包括直线段长度、平曲线半径、偏角、竖曲线半径和纵坡坡度,根据检验结果划分事故预测单元。建立基于BP神经网络的事故预测模型,验证了模型在具体路段上的适用性。对模型进行灵敏度分析,确定各线形指标对事故率发生的影响程度。验证结果表明:模型准确度达到88%,该模型对山岭区或丘陵区高速公路基本路段具有广泛的适用性,对具体路段的预测具有较高的精度。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【关键词】： 交通安全 事故预测模型 高速公路 BP神经网络 路段单元 预测单元
【基金】：辽宁省交通运输厅科技项目(201306)资助
【分类号】：U491
【正文快照】： 0引言山岭重丘区高速公路几何线形复杂,是引发交通事故的重要潜在因素之一。建立基于几何线形指标及交通量的高速公路基本路段事故预测模型,不论是对预测事故还是对优化几何线形都具有重要意义。国内外学者针对这一问题进行了一系列的研究。确定了几何线形与事故率的关系[1-4]

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