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道路交通事故的非线性偏最小二乘回归建模

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:2
摘 要:就有效预防交通事故、提高道路交通效率而言,借助高精度的道路交通事故预测模型,准确分析事故原因是重要的基础性工作。首先基于偏相关分析方法,对影响事故起数、死亡人数和受伤人数这3个事故指标的11个因素进行相关性分析,确定最相关的影响因素及其线性
  • 【题 名】道路交通事故的非线性偏最小二乘回归建模
  • 【作 者】张志勇 黄彩霞 刘鑫 杜荣华
  • 【机 构】长沙理工大学工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室 湖南长沙410114 长沙理工大学汽车与机械工程学院 湖南长沙410114 湖南涉外经济学院机械工程学院 湖南长沙410205
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第7期 41-47页 共7页
  • 【关键词】道路交通 影响因素 事故指标 非线性偏最小二乘 回归建模
  • 【文 摘】就有效预防交通事故、提高道路交通效率而言,借助高精度的道路交通事故预测模型,准确分析事故原因是重要的基础性工作。首先基于偏相关分析方法,对影响事故起数、死亡人数和受伤人数这3个事故指标的11个因素进行相关性分析,确定最相关的影响因素及其线性相关性;然后利用偏最小二乘回归方法,对事故指标与影响因素之间的线性关系进行建模;进而基于非线性偏最小二乘回归方法,建立两者之间的非线性关系模型。通过对回归模型的精度分析,用偏最小二乘回归方法仅能对事故指标与影响因素之间线性关系准确建模,测定系数最大为0.98,相对误差最大为21.77%。用非线性偏最小二乘回归方法,对事故指标与影响因素之间的线性和非线性关系均能准确建模,测定系数最大为1.相对误差最大为4.23%。
 
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  • (1) 道路交通,影响因素,事故指标,非线性偏最小二乘,回归建模
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