基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究

被引：2

作者：

郭坤卿 ^{[1
]}

马永红 ^{[1
]}

赵永臣 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州交通大学交通运输学院

[2] 甘肃警察职业学院

来源：

兰州交通大学学报 | 2008年 / 04期

关键词：

改进PSO算法; RBF神经网络; 混合优化算法; 区域公路交通事故; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.31 [交通事故处理、分析与统计];

学科分类号：

0306 ; 0838 ;

摘要：

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.

引用

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页数：5

共 6 条

[1] 基于RBF神经网络的交通流量预测算法 [J].