公路隧道群交通事故非线性综合预测方法研究

• 作者: 杨健 沈斐敏 阳富强
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隧道群 相对交通事故频数 非线性预测 综合预测方法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 226-230
• 页数: 5页
• 分类号: X951
• 字数: 4052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2017.02.0226

摘要

以沈海高速罗长段隧道群交通事故为预测对象,以相对交通事故频数为预测目标,针对隧道群交通系统非线性、动态的特点,研究基于BP神经网络的交通事故非线性综合预测方法.结果表明,非线性综合预测方法能综合指数平滑模型、非线性回归模型、灰色马尔科夫模型等单一预测模型的有效隐含信息,提高交通事故的预测精度,为优化交通事故预测技术指出新方向.通过该方法预测,随着交通量的增加,未来3年(2016-2018年)罗长高速隧道群交通事故频数将呈现先下降后急剧上升的变化过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈斐敏	福州大学环境与资源学院	128	802	16.0	23.0
2	杨健	福州大学土木工程学院	22	66	5.0	7.0
6	阳富强	福州大学环境与资源学院	94	274	10.0	13.0