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基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究
被引量:
1
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作者
郭坤卿
马永红
赵永臣
《兰州交通大学学报》
CAS
2008年第4期75-79,共5页
在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2...
在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.
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关键词
改进PSO算法
RBF神经网络
混合优化算法
区域公路交通事故
预测模型
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题名
基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究
被引量:
1
1
作者
郭坤卿
马永红
赵永臣
机构
兰州交通大学交通运输学院
甘肃警察职业学院
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2008年第4期75-79,共5页
基金
公安部应用创新计划项目(2006YYCXGSSS7021)
甘肃省科技计划资助项目(0804GKCA038)
文摘
在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.
关键词
改进PSO算法
RBF神经网络
混合优化算法
区域公路交通事故
预测模型
Keywords
modified particle swarm optimization (MPSO)
RBF neural networks
hybrid optimized algorithm
regional road traffic accident
forecast model
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究
郭坤卿
马永红
赵永臣
《兰州交通大学学报》
CAS
2008
1
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参考文献
引证文献
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