基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

资 源 简 介

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

详 情 说 明

BP神经网络作为机器学习领域的经典算法，在交通事故预测领域展现出强大的非线性建模能力。该预测模型通过模拟人脑神经元连接机制，能够从历史事故数据中挖掘复杂的时空规律。

典型的建模过程包含三个核心阶段：首先对交通流量、天气状况、道路拓扑等多维特征进行归一化预处理；随后构建包含输入层、隐含层和输出层的网络结构，其中隐含层通常采用Sigmoid激活函数进行非线性变换；最后通过误差反向传播算法迭代优化连接权值。

仿真环节需特别注意数据集的时序划分，建议采用滑动窗口策略生成训练样本。相比传统统计方法，该模型的优势在于：自动特征组合能力可识别潜在关联规则；自适应学习特性可应对突发事故模式；通过调节隐含层节点数量能平衡过拟合问题。

实际部署时建议结合SHAP值分析进行特征重要性排序，并定期用新数据增量训练以保持预测时效性。当前前沿探索集中在与LSTM网络的混合架构，以进一步提升对长周期交通态势的预测精度。