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申请/专利权人：航天科工广信智能技术有限公司
摘要：本发明公开了交通事故预测方法，具体包括基于系统辨识的交通事故预测方法、基于LSTM的交通事故预测方法、基于系统辨别和LSTM残差联合的交通事故预测方法、基于系统辨别和LSTM线性加权组合的交通事故预测方法、基于系统辨别和LSTM流水线式的交通事故预测方法，本发明将基于系统辨识的交通事故预测方法或基于LSTM的交通事故预测方法或通过对上述两种预测方法用不同的方式进行组合，并进行预测对比，结果表明上述不同方法均能提高对道路交通事故的预测能力，本发明相对现有方法具有更高的预测精度。
主权项：1.一种基于系统辨识的交通事故预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：输入影响预测事故发生的随机因素Rt；步骤二：设定小时间隔跨度和日间隔跨度，小时间隔的历史速度用HVt表示，日间隔的历史速度用DVt表示；步骤三：通过以下公式预测事故发生的概率：系统在时刻t的输入和输出分别用ut和yt表示，离散时间输入输出线性方程为yt+a1yt-1+…+anyt-na＝b1ut-1+…+bmut-nm；其中na为小时间隔跨度，nm为日间隔跨度，ut为系统在时刻t的输入，yt为系统在时刻t的输出，an为线性参数，bm为线性参数；将上述方程转化为yt＝-a1yt-1-…-anyt-na+b1ut-1+…+bmut-nm；引入输入向量nt和参数向量θ，φt＝[-yt-1,…,-yt-na,ut-1,…,ut-nm]T；θ＝[a1,…,an,b1,…,bm]T；nt为输入向量，θ为参数向量，T为转置符号；因此，预测未来是否发生交通事故的系统结构表述为 其中PVt为预测的事故发生的概率，HVt-na为小时间隔的历史速度；和为第n个小时间隔日间隔的线性参数；nb为第n个日间隔；DVt-nb为日间隔的历史速度；c1为随机项参数；Rt为随机项；步骤四：通过试验法确定小时间隔跨度和日间隔跨度，将每组预测的结果与试验真实数据进行比较，得到绝对误差；步骤五：重复步骤二至步骤四，直到小时间隔跨度和日间隔跨度达到设定的阈值，选择小时间隔跨度和日间隔跨度中使得绝对误差最小的计算方式。
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百度查询： 航天科工广信智能技术有限公司 交通事故预测方法
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