基于bp人工神经网络的道路安全评价研究

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1、y-9繁曩8圣赛长安大学硕士学位论文基王墼里厶王被经匦终数遒蹬塞全迁盆班童指导教师姓名型造茎邋一申请学位级别亟±学科名称变通适捡趣划皇筐型论文提交日期至QQ互：5论文答辩日期2QQ鱼生5目2墨EL学位授予单位一一整垒盘堂一答辩委员会主席：奎互型垫撞学位论文评阅人：奎匿刖墼筮篮睦凰到塾撞摘要对道路进行交通安全评价是交通安全研究中一个重要的方面，但现有的交通安全评价多数一方面以事故数据作为r评价的依据，缺乏对道路情况对交通安全影响的评价；另一方面，对道路交通安篁：的评价多在区域级别进行，对具体的路段的评价较少；且评价方法多以事故率法和层次法等为主。针对这些情况，本文提

2、出从道路安全影响因素的角度进行评t价。首先分析了道路交通安全的影响因素，并对这些影响因素进行了筛选，确定了交通安全评价指标。在对交通安全2评价方法进行分析比较后采取人工神经网络的评价方法，应用了人工神经网络中，较成熟的BP神经网络，且运用MATLAB软件进行神经网络的创建，并把道路妄三全评价比较成熟的路段作为样本，对BP神经网络进行训练，运用训练好的网络进行了实例评价。同时利用MATLAB中的GUI图形用户界面实现了上述安全评价，结果表明该方法进一步提高了评价的效率。神经网络训练和实例评价的数据与实际道路情况基本符合。基于人工神经网络的道路交通安全评价还可应用于交

3、通事故预测、事故多发路段判定、交通事故黑点排查等方面，对交通安全研究有重要意义。关键字：交通工程；安全评价；BP神经网络；指标体系AbstractTheroadsafetyevaluationisanimportantpartofthetrafficsafetyresearch．Theexistingtrafficsafetyevaluationmostbasedontrafficaccidentdatabutnottheroadenvironment；Otherwise，thetrafficsafetyevaluationisusuallyinthelargea

4、reabutnottheroad；themethodsusedmostaretrafficaccidentrateandstepanalysis．Forthissituation，thispaperadvancedanewevaluationthatusesthefactorsthatinfluencetheroadsafety．First，analyzeandscreenthefactorsthatinfluencetheroadsafety,andthenascertaintheindexofthetrafficsafetyevaluation．Afteran

5、alyzeandcomparewiththemethodsoftrafficsafetyvaluation，usetheBPArtificialNeuralNetwork(ANN)toevaluation，USetheMATLABtocreatetheANN．MaketheripeevaluatedroadaSasampletotraintheBPnet．Meanwhile，USeStheGUIfromMATLABachievethesafetyevaluation．TheresuRindicatethatthismethodimprovetheefficient

6、oftheevaluation．ThedatafromtrainingtheBPnetandexampleevaluationisaccordwiththeobjectivereality．TheroadtrafficsafetyevaluationthatbasedonANNalsocanusedinforecastthetrafficaccidents；checkupthetrafficaccidentblackpointandSOon．Ithasaveryimportantsignificanceintrafficsafetyresearch．Keyword

7、s：Trafficengineer；Safetyevaluation；BPNeuralNetwork；IndexSystem论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：弛农阳6年5月2#'El论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅

8、以及申请专