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BP-Garson算法的高桥隧比路段交通事故预测研究
文献摘要：
基于R语言平台及BP神经网络算法对高桥隧比路段交通事故进行拟合建模,并采用Garson算法对其进行预测分析.以连续3年的交通事故数据建立预测模型,将该路段的养护数据作为路面路表性能变化的输入参数.对数据样本进行预处理分析,将路面行驶质量指数(RQI)、路面横向力系数(SFC)和路面车辙深度指数(RDI)作为路面路表性能变化的输入参数,以事故是否发生于桥隧段作为输出值,基于"路面性能—桥隧段发生事故"样本建立二值分类预测模型.ROC曲线和混淆矩阵的分析结果表明:神经元个数为8时的模型有较好的预测效果;Garson算法分析表明:用于表征抗滑能力的SFC是影响高桥隧比路段事故发生的主要因素.
文献关键词：
道路工程;BP神经网络;交通事故;事故致因分析
中图分类号：
作者姓名：
曹雪娟;黄铭轩;吴博文;杨晓宇
作者机构：
重庆交通大学材料科学与工程学院,重庆 400074;重庆交通大学土木工程学院,重庆 400074
文献出处：
引用格式：
[1]曹雪娟;黄铭轩;吴博文;杨晓宇-.BP-Garson算法的高桥隧比路段交通事故预测研究)[J].重庆理工大学学报,2022(03):119-125
A类：
B类：
Garson,高桥,桥隧,路段,交通事故预测,预测研究,神经网络算法,预测分析,事故数据,性能变化,输入参数,处理分析,路面行驶质量,RQI,横向力系数,SFC,路面车辙,车辙深度,RDI,路面性能,分类预测模型,混淆矩阵,算法分析,抗滑能力,道路工程,事故致因分析
AB值：
0.360161
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