基于径向基神经网络的高速公路交通事故影响因素分析

摘要：

为实现多重因素作用下的高速公路交通事故分析,基于径向基神经网络理论建立交通事故预测模型,综合考虑道路线形(圆曲线半径、转角、纵坡)、交通组成(自然交通量、折算交通量、货车率)及路面技术状况指标(PCI、RQI、RDI、SRI)三类因素,对某高速公路2018年—2022年的交通事故进行建模训练,并分析各因素对诱发交通事故的贡献.结果表明:径向基神经网络用于预测交通事故,可行性强、准确率高(91.6%);相较于线形指标而言,交通组成与路况指标对交通事故影响较大;各因素对诱发交通事故的贡献排序为自然交通量＞SRI＞折算交通量＞RDI＞货车率.

关键词：交通安全、道路线形、路面技术状况指标、影响因素

分类号：U414(道路工程)

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62