基于BP神经网络的道路交通事故预测被引量：6

下载PDF

导出

摘要以我国近年来道路交通事故统计资料为基础，采用改进型BP神经网络，建立起我国道路交通事故发生的时间序列模型，该模型可用于短期内道路交通事故多少的预测。

作者张利军周育才越爱琼

机构地区长沙交通学院汽车系

出处《邵阳高等专科学校学报》 2001年第1期12-14,共3页 Journal of Shaoyang College

关键词道路交通事故预测 BP神经网络时间序列模型交通管理交通控制递推式预测

分类号 U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]

引文网络
相关文献

参考文献2

1王明进,程乾生.Kohonen自组织网络在混沌时间序列预测中的应用[J].系统工程理论与实践,1997,17(7):12-17. 被引量：18
2中国交通年鉴社.中国交通年鉴（1991－1997）[M].,..

二级参考文献2

1程乾生，属性模式识别及其应用，1996年
2Cao L，Phys D，1995年，85卷，225页

共引文献18

1俞向前,王三义,万威武.基于混沌理论的金融系统研究[J].生产力研究,2004(8):59-61. 被引量：1
2宫新保,臧小刚,范晔,周希朗,胡光锐.基于一种新型RBF网络的捷变频雷达频率预测技术[J].信号处理,2004,20(3):315-317. 被引量：2
3贾知青,庄菁.时态模式数据挖掘在金融领域的应用[J].石油大学学报（社会科学版）,2004,20(5):26-29.
4陈文郁,乔春.STNN仿真模型的道路交通事故趋势预测[J].甘肃科技纵横,2007,36(3):8-8.
5范秀英,张微,韩圣慧.我国汽车尾气污染状况及其控制对策分析[J].环境科学,1999,20(5):102-108. 被引量：84
6王明进,程乾生.基于径向基函数的非线性预测模型[J].管理科学学报,1999,2(4):28-33. 被引量：2
7张金良,谭忠富.混沌时间序列的混合预测方法[J].系统工程理论与实践,2013,33(3):763-769. 被引量：15
8张俊芝.浅谈金融行业中的数据挖掘[J].合作经济与科技,2013(15):72-73.
9王明进,程乾生.Kohonen自组织网络在混沌时间序列预测中的应用(Ⅱ)[J].系统工程理论与实践,2000,20(10):79-83. 被引量：1
10王建华,孙林岩.混沌理论在经济系统中的应用研究[J].甘肃工业大学学报,2001,27(3):104-106. 被引量：7

同被引文献31

1彭冬芝.基于灰平面的事故预测方法研究[J].中国安全科学学报,2004,14(4):36-39. 被引量：7
2姜桂艳,温慧敏,杨兆升.高速公路交通事件自动检测系统与算法设计[J].交通运输工程学报,2001,1(1):77-81. 被引量：67
3廖海江,孙庆云,王银生,刘铁民.化工企业建立职业健康安全体系绩效对照研究[J].中国安全生产科学技术,2005,1(2):47-50. 被引量：7
4孙蓉桦,张微.GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作[J].科技通报,2005,21(4):485-490. 被引量：2
5李驰宇,李远富,梁东.基于人工神经网络的交通运量预测[J].交通标准化,2005,33(8):130-132. 被引量：10
6廖志伟,叶青华,王钢,文福拴.基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2005,33(9):6-9. 被引量：30
7韩冰,唐优华,郭孜政.交通事故多层递阶预测方法研究[J].交通标准化,2005,33(11):89-92. 被引量：1
8徐国星,李显生,林庆峰,王强.交通事故预测的灰色GM(1,1)模型[J].山东理工大学学报（自然科学版）,2005,19(6):45-49. 被引量：13
9王福建,俞传正,王海航.灰色关联分析在道路交通事故中的应用[J].中国安全科学学报,2006,16(2):17-21. 被引量：29
10王福建,李铁强,俞传正.道路交通事故灰色Verhulst预测模型[J].交通运输工程学报,2006,6(1):122-126. 被引量：52

引证文献6

1王秀,孙晧.灰色神经网络交通事故预测比较[J].长春工业大学学报,2006,27(4):329-332. 被引量：3
2张进春,吴超,侯锦秀,李明.石化企业伤亡事故率的系统动力学仿真[J].安全与环境学报,2006,6(6):107-111. 被引量：4
3刘秀清,宇仁德,范东凯.基于广义回归神经网络的交通事故预测[J].山东理工大学学报（自然科学版）,2007,21(2):28-31. 被引量：11
4张进春,侯锦秀.基于系统动力学的企业伤亡事故率仿真试验研究[J].河南理工大学学报（自然科学版）,2007,26(5):503-508. 被引量：1
5刘秀清,王晓原,宇仁德.道路交通事故径向基神经网络预测模型研究[J].计算机工程与应用,2009,45(17):188-190. 被引量：1
6杨兆升,杨庆芳,冯金巧.基于模糊综合推理的道路交通事件识别算法[J].公路交通科技,2003,20(4):92-94. 被引量：10

二级引证文献30

1舒怀珠.基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述[J].道路交通与安全,2009,9(6):25-27. 被引量：3
2黄全利.基于NN-FR的交通中同一检测面上多检测器的数据融合[J].公路交通科技,2006,23(7):120-124. 被引量：3
3李静,盛杰,艾亿谋.隧道交通事故自动检测仿真研究[J].交通标准化,2008,36(4):187-190.
4黄崇珍,梁静国.基于GRNN的海上钻井平台建造质量预测研究[J].哈尔滨工程大学学报,2009,30(3):339-343. 被引量：4
5管丽萍,尹湘源.交通事件管理系统研究现状综述[J].中外公路,2009,29(3):255-261. 被引量：4
6王秋霞,左丹,彭霞花.基于RBF网络的交通事故预测[J].山西科技,2009,24(4):75-76. 被引量：1
7王卓,贾利民,秦勇,杨凯淳.铁路行车事故预测方法分析与比较[J].中国安全科学学报,2009,19(8):34-39. 被引量：11
8张甫仁,张辉.基于组合模型的油气管道腐蚀速率预测[J].石油机械,2010(6):18-21. 被引量：10
9孙超,张云龙,王波,徐建闽.基于Fuzzy-logic的城市交叉口交通状态评价研究[J].交通与运输,2010,26(H12):28-32. 被引量：3
10孙超,王波,张云龙,徐建闽.基于一种交通状态系数的城市路网交通状态评价研究[J].公路交通科技,2011,28(5):113-120. 被引量：13

1石钰磊,贾斌,董立峰,汪建伟,郭建勇.基于改进型BP神经网络的铁路货运量预测方法研究[J].军事交通学院学报,2013,15(11):79-82.
2卓建平.基于改进型BP神经网络的沥青路面大修决策模型研究[J].公路交通科技（应用技术版）,2010,6(12):139-140. 被引量：1
3周育才,秦志斌,李岳林,李河清.基于神经网络的交通事故预测[J].公路与汽运,2002(3):21-22. 被引量：4
4于江波,陈后金.基于分段学习的BP神经网络的交通流量预测[J].ITS通讯,2006,8(2):28-30. 被引量：1
5陈龙,倪永成,聂佳梅,江浩斌.改进BP神经网络的EPS扭矩传感器的诊断[J].微计算机信息,2009,25(19):99-101.
6程启明.改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器[J].舰船导航,2001(2):1-7. 被引量：1
7詹月林.改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器[J].舰船科学技术,2004,26(3):21-25. 被引量：2
8夏长高,陈松,贺建军,金永利.电动液压助力转向系统的控制算法研究[J].拖拉机与农用运输车,2009,36(3):73-75. 被引量：7
9刘建民,曹治国.考虑钻孔速率的公路隧道围岩类别超前分类研究[J].公路交通科技,2007,24(5):99-102. 被引量：7
10程启明.改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器[J].系统仿真学报,2001,13(3):344-347. 被引量：2

邵阳高等专科学校学报

2001年第1期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于BP神经网络的道路交通事故预测被引量：6

参考文献2

二级参考文献2

共引文献18

同被引文献31

引证文献6

二级引证文献30

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于BP神经网络的道路交通事故预测 被引量：6

参考文献2

二级参考文献2

共引文献18

同被引文献31

引证文献6

二级引证文献30

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于BP神经网络的道路交通事故预测被引量：6