【摘要】：交通安全一直是交通運輸行業(yè)的重點關注問題,因為交通事故會造成人力,經(jīng)濟和社會方面的巨大損失,特別是傷害較大或致命的交通事故影響更大,相關研究人員也一直在為改善交通安全做出努力。在交通安全研究的各個方面,交通傷害嚴重程度分析是一個關鍵部分,因為它揭示了事故嚴重程度與各種解釋變量之間的關系。而隧道作為公路上事故多發(fā)區(qū)段,近些年來重大事故頻發(fā),且隧道內部救援相對開放性道路更加困難。因此,對隧道交通事故進行深入的研究,探析各因素與事故嚴重程度的關系,對保障隧道內的行車安全有很大意義。本文通過對挪威公開數(shù)據(jù)中心(NVDB)中的隧道事故數(shù)據(jù)進行特征分析,并基于特征分析的結果建立了隧道事故嚴重程度預測指標體系,選取了隧道長度、年平均日交通量等十個指標作為預測模型的輸入變量。選取隧道事故嚴重程度等級作為預測模型的輸出變量。構建了基于改進PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的隧道交通事故嚴重程度預測模型。借助MATLAB軟件,對經(jīng)過了篩選之后的樣本數(shù)據(jù)進行訓練和測試,并將改進后的模型與改進前的模型預測進行對比分析,發(fā)現(xiàn)相較于傳統(tǒng)的標準的BP模型,優(yōu)化后的模型性能更好,預測的準確度更高。
【圖文】：

技術路線圖

網(wǎng)絡有很強的網(wǎng)絡計算能力和學習能力，對于處。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）是一個自適應系統(tǒng)[31]，調整大量神經(jīng)元連接的內部關系來處理信息。 A法相比具有許多獨特的特點，如良好的容錯性，，自關聯(lián)中具有良好的應用效果。 統(tǒng)工作原理非常復雜，基本的構成單元是一個個的接。當信號對某一個神經(jīng)元進行刺激，這個神經(jīng)元一個神經(jīng)元，并且這個過程是循環(huán)往復的。信號在的連接系數(shù)也不斷的改變。這個不斷的改變就慢雜的非線性的映射關系，人類通過這種傳遞，不斷本的組成部分是神經(jīng)元單元，其具體模型公式如下
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U491.31;U458

【參考文獻】

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本文編號：2602310