基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故数预测研究

为了对高速公路隧道网进行综合全面的分析,预测交通安全的变化趋势,从而为评价区域交通安全形势题提供依据,本文基于BPNNAdaBoost组合模型对山西省高速公路隧道交通事故数进行了预测。设计了BPNN-AdaBoost的模型为预测不同隧道在不同年份的事故数,所用输入变量包括所在隧道的线形因素、交通因素以及往年历史事故信息等信息。模型的测试结果表明,BPNN-AdaBoost组合模型取得了较好的预测精度。本文还将BPNN-AdaBoost模型的预测精度与不经改进的BP神经网络进行了对比。结果表明,对于MAE、RMSE以及两起误差范围内的准确率3个指标,BPNN-AdaBoost模型均优于BP神经网络,说明BPNN-AdaBoost模型能很好地应用于事故预测中。