本文選題：隧道群　切入點：相對交通事故頻數(shù)　出處：《福州大學學報(自然科學版)》2017年02期

【摘要】：以沈海高速羅長段隧道群交通事故為預測對象,以相對交通事故頻數(shù)為預測目標,針對隧道群交通系統(tǒng)非線性、動態(tài)的特點,研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事故非線性綜合預測方法.結(jié)果表明,非線性綜合預測方法能綜合指數(shù)平滑模型、非線性回歸模型、灰色馬爾科夫模型等單一預測模型的有效隱含信息,提高交通事故的預測精度,為優(yōu)化交通事故預測技術(shù)指出新方向.通過該方法預測,隨著交通量的增加,未來3年(2016-2018年)羅長高速隧道群交通事故頻數(shù)將呈現(xiàn)先下降后急劇上升的變化過程.
[Abstract]:In order to speed Shen Luo long tunnel group traffic accident prediction object, relative to the traffic accident frequency forecast for tunnel group traffic system, nonlinear, dynamic characteristics of traffic accident on nonlinear integrated prediction method based on BP neural network. The results show that the nonlinear integrated prediction method can synthesize exponential smoothing model, nonlinear regression model, Grey Markov model effective implicit information forecasting model, improve the prediction accuracy of the traffic accident, in order to optimize the traffic accident prediction technology points out a new direction. By this method, with the increase of traffic volume, the next 3 years (2016-2018 years) Luo long highway tunnel group traffic accident frequency will show the change process of decline after a sharp rise.

【作者單位】： 福州大學土木工程學院;福州大學環(huán)境與資源學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(5130405) 福建省交通運輸科技項目(201526) 福建省教育廳科技項目(JAT160090)
【分類號】：U458;U491.3

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10 尹昌，

本文編號：1700512