[发明专利]一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法在审
| 申请号： | 201810320886.6 | 申请日： | 2018-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN108510126A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 赵海涛;程慧玲;茅天奇;于建国;朱洪波 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/08;G08G1/01 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法，所述方法包括如下步骤：构建基于PCA和BP神经网络的交通事故预测模型，导入车联网中的交通事故数据集至模型中，由模型先筛选出交通事故数据集的特征向量；然后使用所述PCA对所述特征向量进行去相关处理，得到特征向量中预设数量的线性无关的特征；之后将所述线性无关的特征输入所述BP神经网络中进行训练，得到新的用于判断交通事故是否会发生的不相关的特征；输入实时交通数据，所述预测模型根据新的不相关的特征预判是否会有交通事故发生；本发明提供的一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法对交通事故预测的准确率更高，可有效预防交通事故的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 交通事故预测 特征向量 交通事故数据 交通事故 线性无关 实时交通数据 特征输入 有效预防 预测模型 车联网 准确率 构建 预判 预设 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCA和BP神经网络的交通事故预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：构建基于PCA和BP神经网络的交通事故预测模型，导入车联网中的交通事故数据集至模型中，由模型先筛选出交通事故数据集的特征向量；然后使用所述PCA对所述特征向量进行去相关处理，得到特征向量中预设数量的线性无关的特征；之后将所述线性无关的特征输入所述BP神经网络中进行训练，得到新的用于判断交通事故是否会发生的不相关的特征；输入实时交通数据，所述预测模型根据新的不相关的特征预判是否会有交通事故发生。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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