基于神经网络的驾驶员因素与交通事故率关联性研究

摘要

交通事故严重威胁着人们的生命财产安全.驾驶员因素是导致交通事故发生的最主要因素.采取必要的科学手段进行驾驶员因素与交通事故关联性研究对于改善交通安全具有重要的意义.本文综合考虑包括年龄、性别、驾驶经验、生理状况等多个驾驶员特征参数,通过问卷调查的方式,利用BP神经网络分析技术,建立具有不同隐含层、神经元个数、作用函数的神经网络结构对驾驶员因素与交通事故二者之间的内在关联性进行研究,确定最优的神经网络结构对事故率进行预测.结果表明:采用BP神经网络对驾驶员交通事故率预测的准确率在95﹪以上,同时明确了易发交通事故的驾驶员子组.制定相应的措施、进一步改进神经网络结构提高准确率可把该系统应用于驾驶员管理,确保驾驶的安全性和行驶的有效性.