基于BP神经网络的交通事故预测

发布时间：2017-12-12 16:33

  本文关键词：基于BP神经网络的交通事故预测

  更多相关文章： 交通事故 预测 BP神经网络 LM算法 GALM算法

【摘要】：交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。
【作者单位】： 中国海洋大学数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11171374) 山东省自然科学基金重点资助项目(ZR2011AZ001)
【分类号】：U491.31;TP183
【正文快照】： 0引言交通事故是指车辆在道路上因人为过错或者意外造成人身伤亡或者财产损失的事件。随着交通事业的不断发展、汽车拥有量的逐年增加,交通事故问题已经成为人们关注的重点问题。交通事故预测是指通过对已有数据的挖掘和分析,探讨交通事故发生的规律,建立交通事故预测模型,对

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本文编号：1283192