基于粒子群优化的神经网络对高速公路事故分析的研究

摘要

随着经济的发展，高速公路已经成为一种十分重要的交通方式。然而，高速公路上频繁发生的交通事故却不断地威胁着人们的生命和财产安全。因此，交警部门希望可以从长期累积的交通事故历史数据中，提取出有价值的规则，为交警部门的相关工作提供科学的决策支持。 神经网络作为一种数据挖掘的方式，长期以来被广泛地应用于各种领域的数据分析和预测。粒子群算法是近年来比较新兴的算法，将粒子群算法应用到BP神经网络，作为其训练算法，可以优化网络的性能，克服BP算法的局限性。 本文的核心思想在于，基于沪杭甬高速公路杭州段的交通事故数据，利用神经网络从事故影响因素角度分析交通事故的特点，并利用粒子群算法对BP神经网络进行优化，最终使用MATLAB实现该神经网络模型。本文介绍了BP神经网络的基本原理和网络结构以及粒子群算法的基本原理和算法流程。阐述了基于粒子群算法的神经网络的实现方法，即将神经网络的均方误差值作为粒子群算法的适应度，而将神经网络的所有权值和偏置值映射为每个粒子的维度。对原始的交通事故数据进行数据预处理，主要包括样本数据的选择和量化。根据研究的目的以及样本数据的特点，设计神经网络的拓扑结构，运用MATLAB编写神经网络程序。然后，使用处理好的样本数据对网络进行训练和测试。最后，利用该网络模型对几个主要的影响因素进行了分析和比较，并提出了相应的有利于实现高速公路安全管理的建议。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1选题背景

1.2国内外研究现状

1.3研究价值及意义

1.4本文的内容及结构

2 基于粒子群优化的BP神经网络

2.1 BP神经网络的基本原理

2.1.1人工神经网络简述

2.1.2 BP神经网络与BP学习算法

2.2粒子群算法的基本原理

2.2.1基本粒子群算法描述

2.2.2算法流程

2.3粒子群优化的BP神经网络

2.4本章小结

3 数据预处理

3.1数据预处理概述

3.1.1数据清理

3.1.2数据集成

3.1.3数据变换

3.1.4数据归约

3.2原始数据情况分析

3.3数据处理

3.3.1数据选择

3.3.2数据量化

3.4本章小结

4 神经网络的设计与实现

4.1神经网络的拓扑结构设计

4.1.1隐层数的确定

4.1.2各层神经元个数的确定

4.2神经网络的MATLAB实现

4.2.1 MATLAB神经网络工具箱概述

4.2.2本文神经网络的MATLBA程序实现

4.3神经网络的训练和测试

4.4本章小结

5结果分析

5.1路段因素分析

5.2天气因素分析

5.3车型因素分析

5.4违章行为分析

5.5本章小结

6 总结与展望

6.1本文总结

6.2研究展望

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间主要科研成果