论文研究基于LSTM神经网络模型的交通事故预测.pdf

道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现，为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络的交通事故模型，训练交通事故相关的数据，对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归模型和传统神经网络模型进行实验对比，实验显示LSTM拟合效果最佳，另外LSTM模型对同一趋势上的预测效果有明显优势。通过使用LSTM模型捕获数据中存在的时序依赖关系，能够更准确地对交通事故安全水平进行预测，使交通管理部门制定更加科学准确的决策。