基于改进BP神经网络的道路交通事故预测

摘要：

道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵.在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立了基于改进BP神经网络的道路交通事故预测模型.选取人口密度、路网密度和机动车辆密度作为交通事故预测模型的输入神经元,采用道路交通综合死亡率作为道路交通事故的输出评价指标,对道路交通事故进行预测.实验结果表明,该预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,验证了该模型的可行性和有效性.

关键词：交通事故、预测、神经网络、动量因子、自适应学习率

所属期刊栏目：19

分类号：U49;TP1

资助基金：教育部博士点基金20090191110022

在线出版日期：2011-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：177-181