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基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法

任毅 杨仁法 周继彪 胡正华 张敏捷

交通信息与安全2023,Vol.41Issue(2):36-49,14.
交通信息与安全2023,Vol.41Issue(2):36-49,14.DOI:10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.02.004

基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法

A Prediction Method of Daily Traffic Accident Frequency at Black Spots Based on Bi-Directional Long Short-term Memory Networks

任毅 1杨仁法 2周继彪 2胡正华 2张敏捷2

作者信息

  • 1. 长安大学运输工程学院 西安 710064||宁波工程学院建筑与交通工程学院 浙江 宁波 315211
  • 2. 宁波工程学院建筑与交通工程学院 浙江 宁波 315211
  • 折叠

摘要

关键词

交通安全/事故黑点/自适应K-means聚类/双向长短期记忆神经网络/黑点识别/事故预测

分类

交通工程

引用本文复制引用

任毅,杨仁法,周继彪,胡正华,张敏捷..基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法[J].交通信息与安全,2023,41(2):36-49,14.

基金项目

国家自然科学基金项目(52002282)、浙江省哲学社会科学规划课题项目(21NDJC163YB)资助 (52002282)

交通信息与安全

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-4861

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