一种基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测方法

    公开(公告)号:CN115171367A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210561565.1

    申请日:2022-05-23

    摘要: 本发明公开了一种基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测方法,包括以下步骤:以年为单位,收集预分析的山区高等级公路的事故数、交通量和道路线形指标相关数据;基于道路几何线形指标对预分析的山区高等级公路进行基本路段单元划分,确定基本路段单元划分规则;基于粗糙集理论筛选出对山区高等级公路交通事故发生有突出影响的基本路段单元的几何线形指标;对有突出影响的基本路段单元的几何线形指标空值项进行赋值;建立基于埃尔曼神经网络的高等级公路事故预测模型,对高等级公路基本路段交通事故进行预测,获取交通事故发生率。本发明实现高等级公路交通事故的预测,解决了高等级公路事故预测困难等问题,为高等级公路提供了安全管理依据。