本文主要研究内容
作者张文婧,陈治亚,冯芬玲,李万（2019）在《基于稀疏理论的DAE在公路事故伤亡预测应用》一文中研究指出：准确实现公路事故伤亡人数预测,对于把握我国未来交通安全形势、实现运输系统优化具有重要意义。将基于稀疏理论的深度自动编码器(Deep Auto-encoder)引入公路事故伤亡人数预测,利用公路事故伤亡人数2000—2015年历史数据构建伤亡人数预测模型,得到死亡及受伤人数平均误差率分别为1.69%、1.53%;采用伤亡人数的影响指标汽车保有量、国内生产总值、公路总里程、人均道路面积的同时段历史数据构建预测模型,得到死伤人数平均误差率分别为1.76%、2.13%;对比发现将DAE运用到公路事故伤亡人数预测精度较高,且采用伤亡人数时间序列数据较影响指标预测精度更高,故使用前者对2016—2020年数据进行预测,得出未来我国公路事故死亡人数将在一定时间内保持平稳,而受伤人数将会明显下降。
Abstract
zhun que shi xian gong lu shi gu shang wang ren shu yu ce ,dui yu ba wo wo guo wei lai jiao tong an quan xing shi 、shi xian yun shu ji tong you hua ju you chong yao yi yi 。jiang ji yu xi shu li lun de shen du zi dong bian ma qi (Deep Auto-encoder)yin ru gong lu shi gu shang wang ren shu yu ce ,li yong gong lu shi gu shang wang ren shu 2000—2015nian li shi shu ju gou jian shang wang ren shu yu ce mo xing ,de dao si wang ji shou shang ren shu ping jun wu cha lv fen bie wei 1.69%、1.53%;cai yong shang wang ren shu de ying xiang zhi biao qi che bao you liang 、guo nei sheng chan zong zhi 、gong lu zong li cheng 、ren jun dao lu mian ji de tong shi duan li shi shu ju gou jian yu ce mo xing ,de dao si shang ren shu ping jun wu cha lv fen bie wei 1.76%、2.13%;dui bi fa xian jiang DAEyun yong dao gong lu shi gu shang wang ren shu yu ce jing du jiao gao ,ju cai yong shang wang ren shu shi jian xu lie shu ju jiao ying xiang zhi biao yu ce jing du geng gao ,gu shi yong qian zhe dui 2016—2020nian shu ju jin hang yu ce ,de chu wei lai wo guo gong lu shi gu si wang ren shu jiang zai yi ding shi jian nei bao chi ping wen ,er shou shang ren shu jiang hui ming xian xia jiang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机工程与应用的张文婧,陈治亚,冯芬玲,李万，发表于刊物计算机工程与应用2019年07期论文，是一篇关于深度学习论文,自编码论文,人工神经网络论文,伤亡预测模型论文,稀疏理论论文,计算机工程与应用2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机工程与应用2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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