基于长短期记忆模型的高速公路事故预测.docxVIP

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2025-11-24 发布于天津
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基于长短期记忆模型的高速公路事故预测.docx

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摘要

高速公路交通事故频繁发生，这对公共安全以及经济发展都造成了较为严重的影响，准确预测事故风险有着关键的现实意义，本文给出了一种基于长短期记忆也就是LSTM神经网络的高速公路事故预测模型，借助深度学习技术来捕捉交通数据里的时序特征，提升预测精度，研究经过多源数据融合、模型构建与优化、对比实验验证等步骤，全面剖析了LSTM模型在高速公路事故预测中的应用效果及其实际价值。

研究把历史交通事故数据、实时交通流量、气象条件以及道路几何特征等多维数据整合到一起，运用Z-score标准化和多重插补法来进行数据预处理，还构建了包