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基于神经网络的交通事故仿真预测方法
引用本文:周丽萍,温娟娟,徐红炉.基于神经网络的交通事故仿真预测方法[J].计算机仿真,2009,26(5).
作者姓名:周丽萍  温娟娟  徐红炉
作者单位:西北工业大学力学与土木建筑学院,陕西,西安,710072
基金项目:西北工业大学研究生创业种子基金 
摘    要:通过对道路交通事故影响因素的分析,建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型,并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法.结合我国1978~2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较.结果表明RBF神经网络的平均误差和收敛次数分别为1.19%和701次,而BP神经网络则为9.8%和2401次,可见RBF神经网络具有更快的运算速度和更高的精度.

关 键 词:道路交通事故预测  径向基神经刚络  误差回传神经网络  计算机仿真

Simulated Prediction of Traffic Accident Based on Radial Basis Function Neural Network
ZHOU Li-ping,WEN Juan-juan,XU Hong-lu.Simulated Prediction of Traffic Accident Based on Radial Basis Function Neural Network[J].Computer Simulation,2009,26(5).
Authors:ZHOU Li-ping  WEN Juan-juan  XU Hong-lu
Affiliation:Department of Civil Engineering and Architecture;Northwestern Polytechnical University;Xi'an Shanxi 710072;China
Abstract:Through analyzing the factors influencing the road accidents,an AHP model is established.This paper suggests a method of Radial Basis Function neural network model(RBF) for road accidents computer-simulated forecasting.The factors influencing the road accidents are analyzed and an AHP model is established.Based on this model the historical statistical data from 1978 to 2007 are used to train and check the RBF neural network,comparing with BP neural network model with the same set data.The result shows that ...
Keywords:Road accident forecasting  Radial basis function neural network  Back propagation neural network  Computer simulation  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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