基于神经网络的实时事故预测方法研究进展

道路交通事故预测作为道路主动安全管理的重要组成部分,在降低事故发生概率、帮 助管理者制定安全决策等方面起着重要作用。随着数据需求的不断增加,传统方法已无法满 足大数据的需求,机器学习和人工智能算法在动态、实时和复杂情况下的道路交通事故预测 领域显示出强大的潜力。文章从数据获取和特征变量选择开始介绍,详细叙述了基于机器学 习的神经网络及与深度学习结合后该方法在国内外的相关研究,分析了使用神经网络相关方 法在建模时会面临的优缺点,最后对基于神经网络的交通实时事故预测方法进行了总结及展 望,给出未来的发展趋势。