王 建

(重慶交通大學(xué)土木建筑學(xué)院，重慶 400074)

0 引言

交通運輸業(yè)在國民經(jīng)濟中占有很大的比重，隨著其不斷發(fā)展，我國道路安全問題日益突出，對人們的財產(chǎn)和生命帶來了嚴重的威脅。因此制定合理的道路安全管理政策和機制，強化道路安全監(jiān)管對減少交通事故尤為重要。而建立科學(xué)的交通安全評價體系，準確預(yù)測道路安全發(fā)展趨勢是制定交通安全策略和措施很重要的部分［1］。

在現(xiàn)有道路交通安全評價方法中，不能準確反映各因素間的相互關(guān)系，因素間權(quán)重系數(shù)的確定存在很多主觀因素。在現(xiàn)有評價指標中大多采用四大指標，即交通事故發(fā)生次數(shù)、受傷人數(shù)、死亡人數(shù)、直接經(jīng)濟損失［2］，但隨著道路安全評價體系研究的發(fā)展，在指標選擇上不僅僅限于傳統(tǒng)的指標上，對評價方法和模型的建立提出了更高的要求。

本研究主要采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，對平均車速、最大縱坡度等等具體道路安全指標進行了建模分析，并利用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對道路安全進行評價。人工智能方法的提出對道路安全評價方法提供了更多的選擇和思考，而且通過對道路安全發(fā)展趨勢的預(yù)測，從而為制定交通安全策略和措施提供了科學(xué)的理論方向。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)分為輸入層、中間層、輸出層。

傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是基于對連接權(quán)值和闕值的不斷修正，其迭代過程可以表示為:

其中，X(k)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)闕值和權(quán)值形成的向量;λ為學(xué)習(xí)速率;F(X(n))為目標函數(shù);·F(X(k))為目標梯度函數(shù);n為迭代次數(shù)。但標準的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要是針對非線性問題的優(yōu)化，所以易存在局部極小問題，其收斂速度也慢［3］。為了改善其收斂特性，本文采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整法進行改進。其迭代過程為:

其中，kinc為學(xué)習(xí)速率增量因子;kdec為學(xué)習(xí)速率減量因子;E(n)為網(wǎng)絡(luò)均方誤差;λ為學(xué)習(xí)速率。其法則為如果權(quán)值修正有助于減小誤差，說明應(yīng)該加快學(xué)習(xí)速率。如果對減小誤差沒有多大幫助，則應(yīng)該減慢學(xué)習(xí)速率。

2 BP網(wǎng)絡(luò)評價模型及樣本分析

1)影響道路交通安全的因素很多，在充分考慮道路條件、人、車、交通環(huán)境等因素下，以科學(xué)性、系統(tǒng)性、可行性為原則，確定平均車速、連續(xù)坡長、平曲線最小半徑、交叉口數(shù)、大型車比例、橋隧構(gòu)造個數(shù)、最大縱坡度為道路安全評價指標［5］。

2)為了客觀表達道路交通的安全性，按交通事故等級，將輸出層神經(jīng)元定為4個，即特大事故、重大事故、一般事故、輕微事故。輸入層神經(jīng)元以上述7個指標為目標量，隱層神經(jīng)元數(shù)目為15個。

3)按照式(1)對輸入—輸出向量進行歸一化處理，將輸入值處理到(0，1)區(qū)間內(nèi)。

其中，mmax，mmin為樣本數(shù)據(jù)中各個指標的最大值和最小值;xi為相應(yīng)指標的第 i個量;t，c均為參數(shù)，t=1 －2c，c=0.1。

4)輸出神經(jīng)元數(shù)據(jù)進行歸一后，按照公式(2)對輸出值進行加權(quán)平均，為其安全評價量化。

其中，y1，y2，y3，y4均為輸出神經(jīng)元輸出值;B為安全評價數(shù)值，安全評價等級為優(yōu)、良、差，具體為:

優(yōu):0 ＜B≤0.25;良:0.25＜B≤0.5;差:0.5＜B。

根據(jù)測試數(shù)據(jù)進行實例分析，數(shù)據(jù)見表1。

表1 道路安全指標

將數(shù)據(jù)歸一化后，用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評價，其結(jié)果為:

Y=［0.29，0.872 6，0.14，0.406］，進行反歸一運算以后，Y1=［1.427 5，55.047 75，15.55，15.244］，并將 Y 輸出數(shù)據(jù)代入式(2)運算，B=0.44，安全性等級評價結(jié)果及誤差見表2。

表2 誤差分析

其評價結(jié)果與實際數(shù)據(jù)相差不大，總體誤差在可接受范圍內(nèi)，評價結(jié)果可以接受。

3 結(jié)語

道路安全評價指標的合理性和科學(xué)性是影響安全評價的一個重要因素。通過實例路段的評價結(jié)果證明了可以運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合道路線形中的最大縱坡度、連續(xù)坡長、平均車速等指標能夠?qū)Φ缆钒踩u價進行量化，其結(jié)果具有合理性。

［1］張 巍.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路安全評價研究［D］.西安:長安大學(xué)，2006.

［2］郭忠印，方守恩.道路安全工程［M］.北京:人民交通出版社，2003.

［3］李曉峰，劉光中.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的改進及其應(yīng)用［J］.四川大學(xué)學(xué)報，2000(3):35-36.

［4］史忠植.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［M］.北京:高等教育出版社，2009.

［5］劉運通.道路交通安全指南［M］.北京:人民交通出版社，2004.