深圳市交通事故预测的灰色神经网络模型  

The Grey Neural Network in Predicting for the Traffic Accident of Shenzhen

作　　者：朱智雄 钟一兵[1] 

机构地区：[1]肇庆学院数学与统计学院,广东肇庆526061

出　　处：《肇庆学院学报》2016年第2期4-8,29,共6页Journal of Zhaoqing University

基　　金：广东省大学生科技创新培育专项基金资助项目(pdjh2015b0575)

摘　　要：道路交通系统的运行具有较强的非线性和随机性,现采用灰色关联分析方法找出交通事故的主要影响因子;运用灰色系统与BP神经网络模型,结合交通事故主要影响因子进行组合建模,对深圳市的交通事故进行预测.结果表明,组合预测模型的预测精度优于单一灰色GM(1,1)模型.Since the road traffic system runs with strong nonlinearity and randomness,the paper uses the grey correlation analysis to find out its main effect. A combination forecast model has been established to predict the traffic accidents in Shenzhen,combining the grey system and BP neural networks with the main effects. The result shows that the forecast precision of this combination forecasting model is superior to the single gray metabolism grey metabolism model.

关 键 词：深圳交通 灰色神经网络 事故预测 

分 类 号：TK514[动力工程及工程热物理—热能工程]