【摘 要】
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为探讨道路交通事故中不同车型的事故分担率,基于云南省2010—2015年7 954条道路交通事故数据,分析云南省道路交通事故车型特点及其影响因素,运用BP神经网络、基于平均弱化缓
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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陆地交通气象灾害防治技术国家工程实验室开放研究基金项目(NELJA201605);老年驾驶人风险感知及临界反应能力研究项目(71461015);云南省教育厅科学研究基金项目(2015Y082);国家自然科学基金地区项目(51268023);云南省科技计划项目(2013CA025)资助
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为探讨道路交通事故中不同车型的事故分担率,基于云南省2010—2015年7 954条道路交通事故数据,分析云南省道路交通事故车型特点及其影响因素,运用BP神经网络、基于平均弱化缓冲算子的改进GM（1,1）模型及并联型、串联型、嵌入型三种灰色BP神经网络组合模型对云南省道路交通事故车型分担率进行预测,并验证对比选取最优模型,预测出云南省2017—2020年道路交通事故车型分担率,结果表明,灰色BP神经网络组合模型比单纯的BP神经网络、GM（1,1）模型预测精度更高,从预测结果可知,云南省小汽车、客车、货车的
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