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基于SO-BiLSTM的高速公路交通事故持续时间预测 被引量：2
1
作者 何庆龄 刘静 +1 位作者 李珊 程瑞 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期97-105,共9页
为减少高速公路交通拥堵和事故伤亡程度及财产损失,提高事故持续时间预测结果精度和适用性,基于1362起高速公路交通事故数据,甄选16个高速公路交通事故持续时间影响因素作为特征变量。通过对连续特征变量统计分析和离散特征变量赋值后,... 为减少高速公路交通拥堵和事故伤亡程度及财产损失,提高事故持续时间预测结果精度和适用性,基于1362起高速公路交通事故数据,甄选16个高速公路交通事故持续时间影响因素作为特征变量。通过对连续特征变量统计分析和离散特征变量赋值后,构建基于SO-BiLSTM的高速公路交通事故持续时间预测模型。研究结果表明,事故持续时间大于120 min的路段内平均交通流量、平均车速和车速离差等均值最小,分别为27882 pcu/h、90.4 km/h和18.0 km/h;事故持续时间小于30 min的路段内大型车混入率均值最小,为34.0%;事故持续时间为[60,90)min的肇事者年龄均值最大,为45岁;事故持续时间大于120 min的肇事者驾龄均值最大,为91月。SO-BiLSTM模型的迭代次数和种群规模分别设置为40和30为最优,对应的事故持续时间预测结果MAPE值为8.9%,相较于PSO-Elman、BiLSTM-CNN、GA-BP和LSTM等降低1.7%~7.6%,且提高了事故持续时间大于120 min的预测结果精度。研究结果有助于制定高速公路交通事故疏解管控和应急救援措施,提升高速公路交通安全管理水平。 展开更多
关键词 交通工程 交通安全 高速公路 交通事故持续时间 蛇群优化算法 双向长短时神经网络
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