基于熵权法和BP神经网络的道路交通安全度评价模型及应用研究

论文摘要

为评价全国各省市地区道路交通安全水平,从公路网密度、道路交通事故严重情况、车辆数3个方面,构建道路交通安全度测评体系。从数据可获得性、一致性原则等方面综合考虑,选择了10项指标作为道路交通安全度测评指标,并进一步基于熵权法,对各指标的权重进行了计算。考虑到道路交通系统的复杂性、随机性,基于BP神经网络技术,进一步建立了包含输入层、隐含层及输出层的道路交通安全度评价模型,并选取北京、天津直辖市及10个省市的道路安全度指标数据作为输入训练样本,以此来对各个省市的道路交通安全度进行测评。结果表明:构建的道路交通安全度评价模型得到的评价结果与各省市情况基本吻合,可有效地评估各省市道路交通安全风险。

论文目录

• 1 道路交通安全度评价指标体系构建
•   1.1 道路交通安全度评价指标选取
•   1.2 基于熵权法的道路交通安全度评价指标权重值
• 2 道路交通安全度评价模型
•   2.1 BP神经网络的概述
•   2.2 道路交通安全度评价流程
•   2.3 道路交通安全度评价模型神经元
•     （1）输入、输出层神经元
•     （2）隐含层神经元
• 3 道路交通安全度评价模型训练
•   3.1 确定样本的网络输入
•   3.2 网络训练
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 康维,龚雪蕾

关键词: 道路交通,安全度评价,神经网络,熵权法

来源: 洛阳理工学院学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输

单位: 武汉理工大学土木工程与建筑学院,昆明医科大学公共卫生学院

基金: 国家自然科学基金项目(61863019)

分类号: U492.8

页码: 11-17+60

总页数: 8

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