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基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究
被引量：
11
1
作者
梁乃兴
闫杰
+2 位作者
杨文臣
曹源文
房锐
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期131-138,共8页
为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自...
为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自回归差分移动平均(ARIMA)模型捕捉时间序列数据中的线性时序特征,使用长短时记忆神经网络(LSTM)模型拟合预测残差序列中的非线性时序特征,建立了基于ARIMA和LSTM的高速公路交通事故组合预测模型,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)值作为模型的评估指标。结果表明:ARIMA-LSTM组合预测模型各项指标的预测精度均优于单一的ARIMA模型,其中“死亡人数”组合模型改善效果显著,其RMSE与MAPE值相较于ARIMA模型分别改善了55.83%和54.80%;“事故数量”组合模型的RMSE和MAPE相较于ARIMA模型改善了23.15%、23.29%。
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关键词
交通工程
交通事故预测
ARIMA-LSTM
组合模型
高速公路
时间序列
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职称材料
题名
基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究
被引量：
11
1
作者
梁乃兴
闫杰
杨文臣
曹源文
房锐
机构
重庆
交通大学
土木工程学院
云南省
交通
规划设计研究院有限公司陆地
交通
气象灾害防治技术国家工程
实验室
重庆交通大学交通装备与系统集成重庆市重点实验室
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期131-138,共8页
基金
云南省交通运输厅科技项目(2019303)
云南省基础研究面上项目(2019FB072)
陆地交通气象灾害防治技术国家工程实验室开放基金项目(NEL-2020-01)。
文摘
为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自回归差分移动平均(ARIMA)模型捕捉时间序列数据中的线性时序特征,使用长短时记忆神经网络(LSTM)模型拟合预测残差序列中的非线性时序特征,建立了基于ARIMA和LSTM的高速公路交通事故组合预测模型,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)值作为模型的评估指标。结果表明:ARIMA-LSTM组合预测模型各项指标的预测精度均优于单一的ARIMA模型,其中“死亡人数”组合模型改善效果显著,其RMSE与MAPE值相较于ARIMA模型分别改善了55.83%和54.80%;“事故数量”组合模型的RMSE和MAPE相较于ARIMA模型改善了23.15%、23.29%。
关键词
交通工程
交通事故预测
ARIMA-LSTM
组合模型
高速公路
时间序列
Keywords
traffic engineering
traffic accident prediction
ARIMA-LSTM
combination model
expressway
time series
分类号
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究
梁乃兴
闫杰
杨文臣
曹源文
房锐
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
11
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