基于GM-BP模型的交通事故預(yù)測.pdf

1、城市交通擁堵、交通事故頻發(fā)已經(jīng)成為不容忽視的社會問題。交通事故預(yù)測的基本思想是在對已發(fā)生事故的資料統(tǒng)計、分析和處理的基礎(chǔ)上，以事故發(fā)生的原因和發(fā)展變化規(guī)律為依據(jù)，對目前尚未發(fā)生或還不明確的事故預(yù)先做出合乎邏輯的推測判斷。
　　 本文首先介紹了交通事故預(yù)測所用的基本理論知識：預(yù)測理論，灰色系統(tǒng)理論，BP神經(jīng)網(wǎng)路。其次，則根據(jù)前面所述的幾種關(guān)于道路交通事故預(yù)測的方法的優(yōu)缺點，選擇以灰色預(yù)測模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，采用了GM-BP

2、（灰色系統(tǒng)模型—BP 神經(jīng)網(wǎng)路）
　　 的組合預(yù)測模型，實現(xiàn)對交通事故的預(yù)測。針對標(biāo)準(zhǔn)的BP算法具有學(xué)習(xí)速度慢，目標(biāo)函數(shù)存在局部極小點的不足，本文提出了一種改進(jìn)的快速算法，即采用加動量項和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率相結(jié)合的方法來提高了學(xué)習(xí)速率；同時針對道路交通事故灰色GM(1,1) 模型預(yù)測方法在對按指數(shù)規(guī)律變化較快的數(shù)據(jù)序列預(yù)測精度較差的缺點，采用了無偏GM(1,1) 模型進(jìn)行道路交通事故預(yù)測的新方法。最后結(jié)合實例，用改進(jìn)的快速算法和改進(jìn)