基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测

摘要

针对高速公路交通事故持续时间难以预测的问题,构建了因子分析和BP神经网络(BPNN)相结合的交通事故持续时间预测模型.以包茂高速西延段近两年交通事故数据为基础,采用因子分析法提取影响事故持续时间的公共因子,将提取的公共因子作为输入,利用BP神经网络实现交通事故持续时间的预测.结果表明:与经典回归算法和支持向量机相比,采用因子分析和BP神经网络相结合的方法将预测准确率提高了7.8％,同时解决了传统BP神经网络迭代速度慢与数据处理效率低的问题.