基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故数预测研究

作     者：韩昱 

作者机构：山西交通控股集团有限公司山西朔州036000 

出 版 物：《中国交通信息化》 (China ITS Journal)

年 卷 期：2022年第274卷第9期

页      码：138-142页

摘      要：为了对高速公路隧道网进行综合全面的分析,预测交通安全的变化趋势,从而为评价区域交通安全形势题提供依据,本文基于BPNNAdaBoost组合模型对山西省高速公路隧道交通事故数进行了预测。设计了BPNN-AdaBoost的模型为预测不同隧道在不同年份的事故数,所用输入变量包括所在隧道的线形因素、交通因素以及往年历史事故信息等信息。模型的测试结果表明,BPNN-AdaBoost组合模型取得了较好的预测精度。本文还将BPNN-AdaBoost模型的预测精度与不经改进的BP神经网络进行了对比。结果表明,对于MAE、RMSE以及两起误差范围内的准确率3个指标,BPNN-AdaBoost模型均优于BP神经网络,说明BPNN-AdaBoost模型能很好地应用于事故预测中。

主 题 词：隧道安全 事故预测 BP神经网络 AdaBoost算法 

学科分类：03[法学] 081406[081406] 08[工学] 0838[0838] 0814[工学-地质类] 0306[法学-公安学类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13439/j.cnki.itsc.2022.09.013

馆 藏 号：203114609...