基于RBF神经网络的道路交通安全预测模型研究

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为建立道路交通安全量化指标与人、车、路和环境之间的预测模型,对国内外研究现状进行了分析,发现目前的预测模型在预测准确度不高。本文通过对道路交通安全影响因素和量化指标的统计分析,将其中9种影响因素作为主要的研究对象与事故进行关联性分析,建立了基于RBF神经网络的道路交通安全预测模型,并以2010年至2017年的统计数据作为样本数据和2018年统计数据作为测试数据,模型误差均在5%以内,满足应用要求,为管理部门决策提出提供依据。
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