基于神经网络的交通事故仿真预测方法

• 作者: 周丽萍 徐红炉 温娟娟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 299-302
• 页数: 4页
• 分类号: TB24
• 字数: 2999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.05.077

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周丽萍	西北工业大学力学与土木建筑学院	37	435	12.0	20.0
2	徐红炉	西北工业大学力学与土木建筑学院	7	89	6.0	7.0
3	温娟娟	西北工业大学力学与土木建筑学院	1	9	1.0	1.0