【摘 要】
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针对高速公路交通事故多发点交通事故难以预测的问题,利用神经网络的非线性逼近能力,结合概率神经网络(PNN)模式分类功能建立安全预警模型。设计概率神经网络拓扑结构,给出交
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针对高速公路交通事故多发点交通事故难以预测的问题,利用神经网络的非线性逼近能力,结合概率神经网络(PNN)模式分类功能建立安全预警模型。设计概率神经网络拓扑结构,给出交通状态模式类别,确定相应交通事故指标体系,概述概率神经网络的学习过程,并通过Matlab仿真实验对其性能进行了测试。结果表明:采用PNN神经网络辨识技术的网络模型预警准确率高、泛化能力强,可对高速公路交通安全进行实时监测,对有效预防和控制交通灾害的发生是完全可行的。
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