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基于人工神经网络的事故预测研究的中期报告
中期报告：基于人工神经网络的事故预测研究
研究目的：
本研究致力于开展基于人工神经网络（ANN）的事故预测研究，旨在通过对历史事故数据的分析，建立起一个高效、精准的事故预测模型，为交通安全管理和城市交通规划提供科学依据。
研究内容：
1.数据收集和预处理。本研究以某市2015-2020年的城市交通事故数据为基础，收集事故地点、时间、车辆类型、路段特征、天气气候等相关数据，利用数据挖掘和统计分析的方法进行数据预处理，并对缺失数据进行填补。
2.建立人工神经网络模型。选取影响事故发生的关键因素作为输入层，以事故发生概率作为输出层，利用神经网络算法进行模型训练。同时，针对不同的交通事故类型和天气气候条件，建立多个神经网络模型，提高预测准确性。
3.模型验证和分析。通过将历史数据的一部分作为训练数据集，将其他部分作为验证数据集，对训练好的人工神经网络模型进行验证。同时，对模型预测结果进行误差分析和灵敏度分析，探究关键影响因素和模型的稳定性。
研究进展：
1.数据收集和预处理已完成，数据收集量达到了预期目标，并进行了数据挖掘和统计分析的初步研究，为空缺数据进行了填补。
2.初步建立了人工神经网络模型，并进行了模型训练和优化。在建模过程中，我们发现交通事故类型的影响因素可能存在不同，因此也建立了不同类型事故预测模型。我们还发现天气气候等因素对交通事故的影响显著，因此也建立了基于不同天气条件下的事故预测模型。
3.模型验证和分析工作正在进行中，我们正在进一步优化模型参数，提高模型预测准确性，并开展误差分析和灵敏度分析等工作。研究结果将进一步提高城市交通管理的决策科学性，为交通安全与城市建设提供理论支持。