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1、第36卷第7期同济大学学报(自然科学版)Vol.36No.72008年7月JOURNALOFTONGJIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Jul.2008基于BP神经网络的高速公路交通安全评价12,34陈君,李聪颖,丁光明(1.同济大学交通运输工程学院,上海201804;2.长安大学公路学院,陕西西安710064;3.西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055;4.江西省交通科学研究院,江西南昌330000)摘要:为了评价高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能获得交通安全状况的动态信息,在对国内外交通
2、安全评价的方法进行研究的基础上,提出了BP神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在对交通事故进行调查分析的基础上,从影响高速公路交通安全的6个方面,建立了相应的评价指标体系,共计18个指标.每个指标有确定的指数等级划分依据、评价要求、调查方法.采用C++语言开发了基于BP神经网络模型的综合评价软件,在江西省梨温和昌泰2条高速公路进行实际应用.对评价结果进行了分析,表明该方法操作性强、结果可靠.关键词:交通工程;交通安全;高速公路;BP神经网络;评价中图分类号:U492.8文献标识码:A文章编号:0253-374X(2008)07
3、-0927-05TrafficSafetyAssessmentofFreewayBasedonBPNeuralNetwork12,34CHENJun,LICongying,DINGGuangming(1.SchoolofTrafficandTransportationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai201804,China;2.SchoolofHighway,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China;3.SchoolofCivilEngineering,Xi’
4、anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055,China;4.JiangxiCommunicationScientificResearchInstitute,Nanchang330000,China)Abstract:Inordertoassesstrafficsafetyleveloffreewayandguaranteethefreewaymanagementbetimelyinformedofthedynamictrafficsafetyinformation,ares
5、earchismadeofthemethodsoftrafficsafetyassessmentathomeandabroad,andthemodelofBPNeuralNetworkisestablished.Basedontheinvestigationandanalysisofthetrafficaccidents,theassessmentindexsystemisbuilt,whichcon2sistsof18indexesandinvolves6aspects.Thegradingofindex,assessmentre
6、quirementsandinvesti2gationmethodareconfirmed.ThecomprehensiveassessmentsoftwarebasedonBPNeuralNetworkdevelopedbyC++isappliedtoLi2WenFreewayandChang2TaiFreewayofJangxiProvince.Theanalysisoftheassessmentresultsprovestheassessmentmethodoperableanditsresultcredible.Keywor
7、ds:trafficengineering;trafficsafety;freeway;BPNeuralNetwork;assessment道路交通安全评价是对某一地区、路线、路段或欧洲将基于碰撞实验来标定新车的安全等级这地点(断面)的交通安全程度的评估,为客观分析道一思想扩展到对道路的安全评价,这就是欧洲道路路安全条件提供非常重要的依据.安全评价程序(Europeanroadassessmentprogram,收稿日期:2006-12-08基金项目:江西省交通厅科技资助项目(200304)作者简介:陈君(1977—),男,博士生,
8、主要研究方向为交通运输规划与管理,E2mail:chenjuntom@126.com©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.h
