基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测
针对高速公路交通事故持续时间难以预测的问题,构建了因子分析和BP神经网络(BPNN)相结合的交通事故持续时间预测模型.以包茂高速西延段近两年交通事故数据为基础,采用因子分析法提取影响事故持续时间的公共因子,将提取的公共因子作为输入,利用BP神经网络实现交通事故持续时间的预测.结果表明:与经典回归算法和支持向量机相比,采用因子分析和BP神经网络相结合的方法将预测准确率提高了7.8%,同时解决了传统BP神经网络迭代速度慢与数据处理效率低的问题.
公路交通、交通事故、持续时间、神经网络、因子分析
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U491.3(交通工程与公路运输技术管理)
国家自然科学基金项目;陕西省重点研发项目
2020-11-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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