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基于径向基神经网络的高速公路交通事故影响因素分析
1
作者
岳龙
《内蒙古公路与运输》
2023年第4期59-62,共4页
为实现多重因素作用下的高速公路交通事故分析,基于径向基神经网络理论建立交通事故预测模型,综合考虑道路线形(圆曲线半径、转角、纵坡)、交通组成(自然交通量、折算交通量、货车率)及路面技术状况指标(PCI、RQI、RDI、SRI)三类因素,...
为实现多重因素作用下的高速公路交通事故分析,基于径向基神经网络理论建立交通事故预测模型,综合考虑道路线形(圆曲线半径、转角、纵坡)、交通组成(自然交通量、折算交通量、货车率)及路面技术状况指标(PCI、RQI、RDI、SRI)三类因素,对某高速公路2018年—2022年的交通事故进行建模训练,并分析各因素对诱发交通事故的贡献。结果表明:径向基神经网络用于预测交通事故,可行性强、准确率高(91.6%);相较于线形指标而言,交通组成与路况指标对交通事故影响较大;各因素对诱发交通事故的贡献排序为自然交通量>SRI>折算交通量>RDI>货车率。
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关键词
交通安全
道路线形
路面技术状况指标
影响因素
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题名
基于径向基神经网络的高速公路交通事故影响因素分析
1
作者
岳龙
机构
山西交控朔州高速公路管理有限公司
山西交控汾石高速公路有限公司
出处
《内蒙古公路与运输》
2023年第4期59-62,共4页
文摘
为实现多重因素作用下的高速公路交通事故分析,基于径向基神经网络理论建立交通事故预测模型,综合考虑道路线形(圆曲线半径、转角、纵坡)、交通组成(自然交通量、折算交通量、货车率)及路面技术状况指标(PCI、RQI、RDI、SRI)三类因素,对某高速公路2018年—2022年的交通事故进行建模训练,并分析各因素对诱发交通事故的贡献。结果表明:径向基神经网络用于预测交通事故,可行性强、准确率高(91.6%);相较于线形指标而言,交通组成与路况指标对交通事故影响较大;各因素对诱发交通事故的贡献排序为自然交通量>SRI>折算交通量>RDI>货车率。
关键词
交通安全
道路线形
路面技术状况指标
影响因素
Keywords
traffic safety
road alignment
pavement technical condition index
influencing factor
分类号
U414 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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1
基于径向基神经网络的高速公路交通事故影响因素分析
岳龙
《内蒙古公路与运输》
2023
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