【摘 要】
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以沈海高速罗长段隧道群交通事故为预测对象,以相对交通事故频数为预测目标,针对隧道群交通系统非线性、动态的特点,研究基于BP神经网络的交通事故非线性综合预测方法.结果表
【机 构】
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福州大学土木工程学院,福州大学环境与资源学院
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以沈海高速罗长段隧道群交通事故为预测对象,以相对交通事故频数为预测目标,针对隧道群交通系统非线性、动态的特点,研究基于BP神经网络的交通事故非线性综合预测方法.结果表明,非线性综合预测方法能综合指数平滑模型、非线性回归模型、灰色马尔科夫模型等单一预测模型的有效隐含信息,提高交通事故的预测精度,为优化交通事故预测技术指出新方向.通过该方法预测,随着交通量的增加,未来3年（2016-2018年）罗长高速隧道群交通事故频数将呈现先下降后急剧上升的变化过程.
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