基于粒子群優(yōu)化的神經網絡對高速公路事故分析的研究.pdf

1、隨著經濟的發(fā)展，高速公路已經成為一種十分重要的交通方式。然而，高速公路上頻繁發(fā)生的交通事故卻不斷地威脅著人們的生命和財產安全。因此，交警部門希望可以從長期累積的交通事故歷史數據中，提取出有價值的規(guī)則，為交警部門的相關工作提供科學的決策支持。 神經網絡作為一種數據挖掘的方式，長期以來被廣泛地應用于各種領域的數據分析和預測。粒子群算法是近年來比較新興的算法，將粒子群算法應用到BP神經網絡，作為其訓練算法，可以優(yōu)化網絡的性能，克服BP

2、算法的局限性。 本文的核心思想在于，基于滬杭甬高速公路杭州段的交通事故數據，利用神經網絡從事故影響因素角度分析交通事故的特點，并利用粒子群算法對BP神經網絡進行優(yōu)化，最終使用MATLAB實現(xiàn)該神經網絡模型。本文介紹了BP神經網絡的基本原理和網絡結構以及粒子群算法的基本原理和算法流程。闡述了基于粒子群算法的神經網絡的實現(xiàn)方法，即將神經網絡的均方誤差值作為粒子群算法的適應度，而將神經網絡的所有權值和偏置值映射為每個粒子的維度。對原始