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改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通事故預(yù)測(cè)中的研究

發(fā)布時(shí)間:2018-01-09 05:23

  本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通事故預(yù)測(cè)中的研究 出處:《華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)量因子 自學(xué)習(xí) 交通事故


【摘要】:交通事故嚴(yán)重程度受多種因素的影響,適合用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模預(yù)測(cè).因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)BP(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂較慢的缺陷,所以在自適應(yīng)學(xué)習(xí)和附加動(dòng)量因子改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)~([1])基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步的優(yōu)化改進(jìn),使附加動(dòng)量因子也具有自學(xué)習(xí)性.利用改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,選取英國利茲市的公開交通事故數(shù)據(jù)集,用影響交通事故嚴(yán)重程度的多種影響因素和事故嚴(yán)重程度構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)最新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè).通過大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)比收斂速度和預(yù)測(cè)結(jié)果,驗(yàn)證了改進(jìn)后的算法具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率.
[Abstract]:The severity of traffic accidents is affected by many factors, so it is suitable to use artificial neural network to model and predict traffic accidents, because of the standard BP(Back Propagation. BP- neural network has the defect of slow convergence, so the BP neural network is improved by adaptive learning and additional momentum factor. [1) on the basis of further optimization and improvement, the additional momentum factor is also self-learning. Using the improved BP neural network algorithm, the open traffic accident data set in Leeds, England is selected. The neural network is constructed and trained by many factors which affect the severity of traffic accidents, and the latest data are forecasted. The convergence rate and prediction results are compared by a large number of experiments. The improved algorithm has faster convergence speed and higher prediction accuracy.
【作者單位】: 華東師范大學(xué)計(jì)算中心;華東師范大學(xué)信息化辦公室;
【分類號(hào)】:U491.31;TP183
【正文快照】: o 引 言 交通事故會(huì)引發(fā)不同程度的災(zāi)難性后果,對(duì)人的生命和財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重影響.交通事故預(yù)測(cè)建模對(duì)預(yù)測(cè)交通事故嚴(yán)重程度具有重大預(yù)防意義,以便在事故可能發(fā)生前及時(shí)對(duì)駕駛員發(fā)出提醒,使其采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,這對(duì)減少交通事故的發(fā)生有相當(dāng)大的作用. 時(shí)間序列法、回歸模型

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本文編號(hào):1400163

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