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为了研究影响道路交通安全的因素与事故之间的内在关系,选取对道路交通安全影响相对较大的10个因素作为研究对象,利用 SPSS软件对其进行相关性分析,建立 BP 神经网络模型,对道路交通安全进行预测分析;选取1997-2010年数据作为训练样本,对2011年交通事故中的事故次数、死亡人数、受伤人数及综合死亡率进行预测,经过验证,其预测精度在6%以内,满足应用要求,可为道路交通管理等相关部门制定安全预防措施提供一定依据。 相似文献
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为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法.针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PN N算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析.结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性. 相似文献
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针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性,在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上,选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道数为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判别分析法中的Fisher判别法,利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型,并用调查得到的验证样本进行验证,结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。 相似文献
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"交通状态"具有外延不明确的模糊信息特征,交通流自身特征和评价主体的专业知识都不可忽视.因此,基于快速路检测线圈数据,引入了基于知识的模糊系统来判别快速路交通状态.在充分分析各种交通现象的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及状态判别的模糊集和模糊规则.该方法可以动态的显示路网的交通拥挤范围,为实施交通信息发布以及后期交通瓶颈的判别和改善提供依据. 相似文献
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基于BP神经网络的建设项目交通影响度的敏感性分析方法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了建设项目交通影响度敏感性分析的指标体系,构建了项目交通影响度的计算模型,建立了项目交通影响度敏感性分析的BP神经网络模型,并以规划的重庆南岸体育中心为例进行了训练,找出了该体育中心交通影响度的主要敏感性因素及允许的变动范围,表明该方法具有较强的实用性。 相似文献
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基于BP神经网络的交通事故预测模型 总被引:16,自引:0,他引:16
交通事故预测对于分析现有道路交通条件下交通事故的未来发展趋势及其预防具有重要意义。在进行交通事故统计的基础上,运用BP神经网络理论,建立交通事故预测模型。计算结果表明,该模型较传统方法精度高,可用于交通事故预测。 相似文献
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交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。 相似文献