在matlab中用lvq神经网络实现交通事故持续时间的预测

资 源 简 介

在matlab中用lvq神经网络实现交通事故持续时间的预测

详 情 说 明

LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络是一种结合了监督学习和竞争学习的混合型神经网络，常用于模式分类问题。在交通事故持续时间预测的场景中，我们可以将其转化为分类问题，将持续时间划分为不同的区间类别进行预测。以下是实现的核心思路：

数据预处理： 收集交通事故相关数据，如天气状况、事故类型、路段信息等特征，并将持续时间离散化为多个类别标签。进行标准化或归一化处理以消除量纲影响。

网络结构设计： LVQ网络包含输入层、竞争层和线性输出层。竞争层通过学习原型向量来表征不同类别，输出层通过最近邻规则进行分类。需通过反复实验确定合适的原型向量数量。

训练与调参： 使用MATLAB的`lvqnet`函数构建网络，设置学习率和训练迭代次数。通过交叉验证调整参数，重点关注分类准确率和混淆矩阵的表现。

结果分析： 将预测的持续时间类别与实际类别对比，评估模型的泛化能力。可通过误差分析优化特征选择或调整类别划分粒度。

该方法适用于中等规模数据集，但对初始原型向量的选择敏感，建议结合其他特征工程方法提升效果。