基于BP神经网络的城市道路交叉口事故预测研究

摘要

为准确研究城市道路交叉口事故发生规律,分析城市道路交叉口事故影响因素,结合北京市100个典型的平面交叉口,首先使用灰色关联模型筛选城市道路交叉口事故关联度最高的8个影响因素,再使用BP(Back Propagation)神经网络基于筛选的交叉口影响因素对城市道路交叉口交通事故次数进行预测。结果表明,与北京市道路交叉口事故发生次数高度相关的因素包括交叉口类型、左转车数量、年平均日交通量、交叉口交通控制方式等8项;BP神经网络对城市道路交叉口的事故预测精度高度依赖交叉口事故影响因素,对基于灰色关联筛选的事故影响因素的事故预测精度在90%以上。建立的模型可为城市道路交叉口事故预测提供参考。