基于神经网络的交通事故预测

随着公路里程和车辆保有量的迅猛增长，我国的交通事故越来越多，呈不断上升趋势，对人类的生命和财产安全构成了极大的威胁，已成为当今人们十分关注的严重社会问题之一。道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容，它的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况，对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价，有效地控制各影响因素，达到减少交通事故的目的。 本文从研究事故预测的紧迫性入手，指出交通事故预测的复杂性；论述了国内外常见的交通事故预测方法，并分别指出了其各自存在的不足之处；重点针对道路交通系统作为一个动态时变参数系统的特点，以及神经网络在解决复杂非线性系统问题方面的优势，提出了采用BP神经网络来进行道路交通事故预测的方法，并建立了道路交通事故的BP预测模型；最后在所建立预测模型的基础上，通过计算机程序实现了对交通事故数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失等与交通事故有关参数的预测，试验结果表明该方法预测精度高，收敛速度快，是一种实际可行的预测方法，对于交通管理与控制具有一定的参考价值。