交通事故时间序列预测模型研究

发布时间：2017-08-20 18:34

  本文关键词：交通事故时间序列预测模型研究

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【摘要】：为提升交通事故时间序列预测精度,建立一个基于相关向量机(RVM)的交通事故时序序列预测模型。结合RVM的建模与求解思想,建立交通事故时间序列预测函数关系式;设计交通时序参数预测模型实现流程,并选取均方根误差(RMSE)、模型训练时间等作为评价指标;以我国交通事故数、万车死亡率、10万人口死亡率为例,验证所建模型的有效性。实例验证表明:所建模型对不同的交通事故时间序列指标预测效果良好,预测精度高于灰色预测、自回归移动平均模型、支持向量机(SVM)等经典模型。
【作者单位】： 长安大学公路学院;中交第一公路勘察设计研究院有限公司;盐城工学院材料工程学院;
【关键词】： 交通事故 时间序列 相关向量机(RVM) 交通运输工程 人工智能
【基金】：国家科技支撑计划课题(2014BAG05B01)
【分类号】：U491.31
【正文快照】： 0引言目前,我国道路交通事故各项指标持续上升,交通安全形势日趋恶化,交通事故及其损失已严重地影响社会经济的发展和人民生活水平的提高[1-3]。交通事故时间序列预测模型是在统计、分析和挖掘事故资料的基础上,研究事故变化规律,预测事故时间序列数据趋势的一种模型[4-5]。因

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本文编号：708264