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基于稀疏理论的DAE在公路事故伤亡预测应用 被引量:1
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作者 张文婧 陈治亚 +1 位作者 冯芬玲 李万 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期241-247,共7页
准确实现公路事故伤亡人数预测,对于把握我国未来交通安全形势、实现运输系统优化具有重要意义。将基于稀疏理论的深度自动编码器(Deep Auto-encoder)引入公路事故伤亡人数预测,利用公路事故伤亡人数2000—2015年历史数据构建伤亡人数... 准确实现公路事故伤亡人数预测,对于把握我国未来交通安全形势、实现运输系统优化具有重要意义。将基于稀疏理论的深度自动编码器(Deep Auto-encoder)引入公路事故伤亡人数预测,利用公路事故伤亡人数2000—2015年历史数据构建伤亡人数预测模型,得到死亡及受伤人数平均误差率分别为1.69%、1.53%;采用伤亡人数的影响指标汽车保有量、国内生产总值、公路总里程、人均道路面积的同时段历史数据构建预测模型,得到死伤人数平均误差率分别为1.76%、2.13%;对比发现将DAE运用到公路事故伤亡人数预测精度较高,且采用伤亡人数时间序列数据较影响指标预测精度更高,故使用前者对2016—2020年数据进行预测,得出未来我国公路事故死亡人数将在一定时间内保持平稳,而受伤人数将会明显下降。 展开更多
关键词 深度学习 自编码 人工神经网络 伤亡预测模型 稀疏理论
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