【摘 要】
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针对高速公路交通事故持续时间难以预测的问题,构建了因子分析和BP神经网络(BPNN)相结合的交通事故持续时间预测模型。以包茂高速西延段近两年交通事故数据为基础,采用因子分
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,招商局重庆交通科研设计院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71971029),陕西省重点研发项目(2019GY-002)
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针对高速公路交通事故持续时间难以预测的问题,构建了因子分析和BP神经网络(BPNN)相结合的交通事故持续时间预测模型。以包茂高速西延段近两年交通事故数据为基础,采用因子分析法提取影响事故持续时间的公共因子,将提取的公共因子作为输入,利用BP神经网络实现交通事故持续时间的预测。结果表明:与经典回归算法和支持向量机相比,采用因子分析和BP神经网络相结合的方法将预测准确率提高了7.8%,同时解决了传统BP神经网络迭代速度慢与数据处理效率低的问题。
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