所有作者：孙棣华 付青松 解佳 李永福
作者单位：重庆大学自动化学院
论文摘要：道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容。针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题，提出基于量子神经网络构建的道路交通事故预测模型。模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构，有效扩充训练样本数量；且隐层神经元采用态叠加的激励函数，对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分，以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系，提高模型的收敛速度；在训练过程中动态调整量子间隔，以响应事故数据的强随机性。实验结果表明，该预测模型能够较好的适应道路交通事故数据的特性，且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高。
关键词： 道路交通事故 预测 量子神经网络 相空间重构
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