BP神经网络的高速公路交通安全评价系统设计与实现

针对我国城市道路交通安全的现状节,并结合我国道路交通的特点,提出了采用道路交通安全政策、道路交通安全状况、道路交通安全管理与道路交通事故防控水平等4个方面共13项指标组成的面向城市交通安全可持续发展的评价指标集,建立了基于bp神经网络的评价模型,并结合实例,分析了其计算方法。该方法对于城市交通安全评价是有效的。

在综合分析国内外交通安全评价研究的基础上,针对我国城市道路交通安全的现状及存在问题,提出了采用基础数据、交通安全管理、公众安全评价3个方面共13项指标组成的面向城市交通安全可持续发展的评价指标集,构建了基于bp神经网络的评价模型,并结合算例详细分析了其计算方法.该方法对于提高交通管理部门的管理和决策水平具有指导作用.

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用bp神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。

引言高速公路交通量预测是高速公路建设项目可行性研究报告的一项重要内容,它是进行交通量现状评价、综合分析建设项目的必要性和可行性的基础,是确定高速公路建设项目的技术等级、工程规模、效益分析的主要依据。同时,其准确率直接关系高速公路投资回报率,甚至影响项目国民经济评价及财务评价。根据调查资料和工程项目的性质选用不同的预测方法,国内、外已提出的各种预测方法多达200种左右,但用于实际操作的较少,如头脑风暴法、专家预测法、

基于高速公路主动安全设计的重要性,对高速公路交通安全环境这一复杂的系统进行多级模糊综合评价,构建了一个实用有效的评价模型,并将该评价方法运用于某高速公路交通安全评价中,以验证评价指标体系选取的合理性及有效性。

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随着中国高速公路的迅速发展，交通安全状况日益严峻。因此，建立一套操作性强、结果可靠的交通安全评价方法对于提高高速公路的交通安全水平有着重要意义。本文在对高速公路交通安全影响因素分析的基础上，对交通安全评价方法进行比较，认为bp人工神经网络适合于高速公路的交通安全评价，并建立了相应的评价指标体系。本文采用c＋＋语言开发了基于bp人工神经网的综合评价软件，在梨温和昌泰两条高速公路进行了应用。

基于量化理论的高速公路交通安全评价模型——选取济青高速公路七个路段作为典型事故多发地段，用量化理论原理建立了断面事故率分析模型，用以鉴别出事故多发点发生事故的原因，为高速公路交通安全的评价提供了新的思路。

根据高速公路交通安全管理的实际需要,提出了建立高速公路交通安全评价指标的设计原则体系,并提出了指标体系的实施对策。

高速公路交通安全评价的层次分析法——道路交通安全系统的内部结构极为复杂，影响因素众多，各因素权重信息不能完全被确定．提出了对于属性值以模糊区间数这种不确定形式给出，着重以“人”、“车”、“路”中的“路”对交通安全的影响进行模糊区间综合评价，建...

高速公路交通安全评价指标体系的建立——根据高速公路交通安全管理的实际需要．提出了建立高速公路交通安全评价指标的设计原则体系，并提出了指标体系的实施对策。

通过分析交通流特性对高速公路交通安全的影响,建立基于交通流特性分析的高速公路交通安全指标体系,进而确定了基于物元模型的高速公路交通安全评价方法,并将该方法运用于京港澳国家高速公路湖南省耒阳至宜章段的交通安全评价中,最后围绕交通安全的系统论观点,提出针对交通流参数的交通安全预防对策。

高速公路在国家的发展中扮演着非常重要的角色,它不仅是交通运输系统中的关键部分,更是城市之间连接的纽带.在近几年的发展中,国家相关部门不断加强对高速公路建设的重视,尤其在安全设施系统设计和建设方面,更是投入了大量的精力和成本,以此来提高高速公路整体的建设质量.但是一些偏远地区在进行高速公路交通安全设施系统建设或者后期应用的过程中,会由于某种因素的影响而出现问题,所以国家相关部门也在这方面提高了重视程度.本篇文章就高速公路交通安全设施系统设计与应用方面的内容进行了简单的论述,希望能对相关人士的研究有所帮助.

以高速公路交通流预测为研究对象,简化了高速公路宏观动态交通流模型,利用matlab神经网络工具建立模型并进行网络训练与预测。对嘉兴站附近高速公路交通流数据进行了采集、建模和预测。从预测结果中得知,基于bp神经网络交通流预测模型具有很高的可靠度,该简化的交通流模型更为简练,预测结果亦可以点带面地面描述该站点一定空间及时间范围内的交通流情况。

随着科学技术的发展和经济水平的提高,高速公路交通安全设施系统的整体质量有所提升,尤其是安全设施系统设计的水平逐渐与国际接轨,进一步为我国经济发展创造了条件。高速公路交通安全设施系统能够有效降低事故发生的几率,优化道路风景。分析我国交通安全设施系统时需要综合我国当前高速公路交通安全设施系统现状,将重点放在限速标志和指路标志的设计上,提升特殊路段的安全设施系统设计水平。文章结合我国专家学者已经提出的高速公路交通安全设施系统设计与应用的研究成果,提出了更多的建议,为相关人员提供参考。

本文阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

从我国高速公路交通安全问题的现状及严重性出发,探讨了影响高速公路交通安全的各种因素,并提出了相应的交通事故预防与应对策略。

高速公路的安全问题现已成为威胁社会发展的严重公害,文章针对自动监控系统、环境监测系统和智能化管理及交通安全管理等方面的阐述,对减少隧道交通事故的发生,提出了合理的对策。

随着我国高速公路的不断建设,机动车保有量的持续增加,交通事故呈上升趋势,高速公路安全管理的重要性日益突出。通过对高速公路安全管理系统进行分析研究,从影响道路交通安全的因素,如人车、路、管理等因素着手,对高速公路安全管理提出了一些建议。

为合理评价高速公路交通安全设施系统,构建了高速公路交通安全设施系统评价指标体系,提出了基于属性识别理论的高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型.评价指标体系构建采用指标海选、初步筛选、定量筛选的流程,并结合相关规范和指南划分了指标评价区间;评价模型根据单指标属性测度值与多指标综合属性测度值,利用置信度准则识别高速公路交通安全设施系统水平.以泰赣高速公路k1+242~k3+259段为研究对象,运用该模型对其交通安全设施系统进行评价.结果表明,研究对象高速路段交通安全设施系统良好.利用属性识别评价模型,不仅可以得到综合评价结果,而且可以找出影响高速公路交通安全设施系统的限制因素,为高速公路交通设施改造提供科学理论依据.

建筑企业的安全问题不仅关系到建筑行业的发展,而且关系到社会的和谐与进步。从管理者的视角构建了建筑企业安全管理评价指标体系,并对指标之间的关系做了简要的说明。然后应用主成份分析对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,并采用遗传算法来提高神经网络的收敛速度。最后以天津市建筑企业为实例加以说明并进行了分析。结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。