基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究
100 积分
50
评分
4.8 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 458KB
- 页数 5P
- 阅读 95
- 下载 32
在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
abc13***
擅长:
市政 园林 给排水 暖通
- 4.4
服务
- 5
商品
- 161
人气
相关推荐
基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究 458KB
基于MPSO-RBF的公路货运量预测方法研究 624KB
山区公路交通事故形态分析 133KB
高速公路交通事故成因分析及对策研究 3.7MB
基于BP神经网络的沙漠公路交通事故预测模型 229KB
高速公路交通事故现场交通标志设置方法 174KB
当前高速公路交通事故多发原因及对策 95KB
高速公路交通事故案例及分析 177KB
高速公路交通事故处置时间及严重程度预测模型研究 2.9MB
浅谈高速公路交通事故规律 53KB