基于統(tǒng)計模式識別的高速公路事故黑點識別研究.pdf

1、交通事故黑點識別是道路安全管理的一項基礎(chǔ)工作。事故黑點的識別是否準確性有效，是交通管理和設(shè)計部門非常關(guān)心的問題。目前世界各國都在進行事故黑點的研究，提出了很多識別識別方法。本文研究的內(nèi)容是如何應(yīng)用統(tǒng)計模式識別法識別高速公路事故黑點。
　　 本文首先分析了影響事故黑點的固定因素和隨機因素和這兩種因素對黑點識別模型建立的準確性的影響，同時討論了采用模式識別法識別事故黑點的優(yōu)勢和原理。
　　 在采集和處理實驗數(shù)據(jù)以后，本文應(yīng)用

2、數(shù)學(xué)工具軟件Matlab建立最小二乘、費謝爾線性和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種統(tǒng)計模式識別法模型。對計算結(jié)果進行比較，淘汰了均方差較大的最小二乘、費謝爾線性識別法，確定建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，采用基礎(chǔ)算法和11種改進算法演算實驗路段數(shù)據(jù)；在比較收斂速度和均方差后，確定選用貝葉斯正則算法建立模型。
　　 最后，應(yīng)用建好的模型識別實驗路段的事故黑點，并對結(jié)果進行分析。
　　 此外，本文提出對實驗路段進行黑點