本文關鍵詞：改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡在交通事故預測中的研究　出處：《華東師范大學學報(自然科學版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 動量因子 自學習 交通事故

【摘要】：交通事故嚴重程度受多種因素的影響,適合用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來建模預測.因為標準BP(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡具有收斂較慢的缺陷,所以在自適應學習和附加動量因子改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡~([1])基礎上做了進一步的優(yōu)化改進,使附加動量因子也具有自學習性.利用改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,選取英國利茲市的公開交通事故數(shù)據(jù)集,用影響交通事故嚴重程度的多種影響因素和事故嚴重程度構建并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,并對最新數(shù)據(jù)進行預測.通過大量的實驗對比收斂速度和預測結果,驗證了改進后的算法具有更快的收斂速度和更高的預測準確率.
[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】： 華東師范大學計算中心;華東師范大學信息化辦公室;
【分類號】：U491.31;TP183
【正文快照】： o 引 言 交通事故會引發(fā)不同程度的災難性后果,對人的生命和財產(chǎn)造成嚴重影響.交通事故預測建模對預測交通事故嚴重程度具有重大預防意義,以便在事故可能發(fā)生前及時對駕駛員發(fā)出提醒,使其采取相應的應對措施,這對減少交通事故的發(fā)生有相當大的作用. 時間序列法、回歸模型

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