基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测
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许宏科(1963—),男,教授,博士生导师,研究方向为交通控制与管理、智能运输系统(ITS)。E-mail:xuhongke@chd.edu.cn。

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中图分类号:

U491.3

基金项目:

国家自然科学基金项目(71971029);陕西省重点研发项目(2019GY-002)


Prediction of Expressway Traffic Accident Duration Based on the Improved BPNN
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    摘要:

    针对高速公路交通事故持续时间难以预测的问题,构建了因子分析和 BP 神经网络(BPNN)相结合的交通事故持续时间预测模型。 以包茂高速西延段近两年交通事故数据为基础,采用因子分析法提取影响事故持续时间的公共因子,将提取的公共因子作为输入,利用 BP 神经网络实现交通事故持续时间的预测。结果表明:与经典回归算法和支持向量机相比,采用因子分析和 BP 神经网络相结合的方法将预测准确率提高了 7.8%,同时解决了传统 BP 神经网络迭代速度慢与数据处理效率低的问题。

    Abstract:

    Aiming at the difficulty in predicting the duration of highway traffic accidents, a traffic accident duration prediction model based on factor analysis and back propagation neural network(BPNN) is established. Based on real traffic accident data collected from Baomao Expressway, factor analysis is utilized to extract the common factors influencing the duration of traffic accidents. The extracted public factors are taken as the input, and BP neural network is used to predict the duration of traffic accidents. The experimental results show that compared with the typical regression algorithm and the support vector machine, the improved BPNN method with factor analysis proposed in this paper can not only improve the prediction accuracy by7.8%, but also solve the problems of low data processing efficiency and slow iteration speed of traditional BP neural network.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

许宏科,赵威,杨孟,林杉,刘冬伟.基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测[J].华东交通大学学报,2020,37(5):60-65.
Xu Hongke, Zhao Wei, Yang Meng, Lin Shan, Liu Dongwei. Prediction of Expressway Traffic Accident Duration Based on the Improved BPNN[J]. JOURNAL OF EAST CHINA JIAOTONG UNIVERSTTY,2020,37(5):60-65

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