基于神经网络的经济圈道路交通安全综合测度模型

为提高交通安全评估的准确性、简化评估过程,以我国3大经济圈范围内道路交通安全状况为研究对象,运用神经网络理论构建模糊测度模型。在分析经济圈道路交通安全特性的基础上,建立风险程度、事故烈度、经济影响3层测度指标体系。利用模糊一致性判别矩阵,界定测度因子综合权重,确定测度区间阈值,将测度集分为严重危险、中度危险、基本危险、基本安全、安全等5个等级。以经济圈道路交通事故数据作为测度对象,利用神经网络对测度模型进行融合训练。结果表明,神经网络模型的训练正确率为100%,且能够有效简化评估过程。