道路交通安全态势感知的诊断模型

为改善道路交通安全现状,针对道路交通的总体运行态势,建立道路交通安全的诊断指标体系,构建道路交通安全态势感知的组合权重诊断模型和神经网络诊断模型。其中,组合权重诊断模型利用AHP法和熵权法分别确定诊断指标的主客观权重,并经过融合得到组合权重,进而诊断道路交通安全等级;神经网络诊断模型利用人工神经网络智能算法对已有的样本诊断指标数据进行记忆学习,计算输入待诊断的指标数据即可得到道路交通安全等级。将这2个模型应用于南京市江宁区实例。结果表明,用这2个模型计算得到江宁区道路交通安全等级均为良好,诊断结果具有一致性。经过对比分析,这2个模型均具有较强的应用性,但是当诊断目的不同时,其适用性有差异。