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基于粗糙集-AHP-BP神经网络预测事故概率
引用本文:田静静,贺玉龙,曲桂娴,周娟.基于粗糙集-AHP-BP神经网络预测事故概率[J].交通科技与经济,2019,21(4):37-42.
作者姓名:田静静  贺玉龙  曲桂娴  周娟
作者单位:北京工业大学 交通工程北京市重点实验室 ,北京,100124;北京工业大学 交通工程北京市重点实验室 ,北京,100124;北京工业大学 交通工程北京市重点实验室 ,北京,100124;北京工业大学 交通工程北京市重点实验室 ,北京,100124
基金项目:国家重点研发课题资助项目
摘    要:车辆运行受多种风险因素共同作用,通过对G4京港澳(K1510-K1841)事故数据分析,建立风险因素体系,并利用粗糙集、事故危险度对风险因素实现重要性度量,利用AHP分析法确定风险因素权重,并通过BP神经网络实现不同风险条件下事故概率预测,实验证明,AHP-BP神经网络是预测风险条件下事故概率的有效模型。

关 键 词:粗糙集  事故危险度  AHP  BP神经网络  事故概率预测

Predicting the accident probability based on rough set-AHP-BP neural network
TIAN Jingjing,HE Yulong,QU Guixian,ZHOU Juan.Predicting the accident probability based on rough set-AHP-BP neural network[J].Technology & Economy in Areas of Communications,2019,21(4):37-42.
Authors:TIAN Jingjing  HE Yulong  QU Guixian  ZHOU Juan
Institution:(Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Abstract:TIAN Jingjing;HE Yulong;QU Guixian;ZHOU Juan(Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Keywords:rough-set  accident risk analysis  AHP  BP neural network  predict the accident probability
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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