基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：4.12MB</p>
<p>总页数：56页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于BiLSTM神经网络的交通事故黑点路段日均事故频次预测方法》是一种利用深度学习技术对交通事故进行预测的研究。该方法通过双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，提高预测精度。研究针对交通事故数据的非线性和时序特性，构建了有效的预测模型。该模型能够分析历史事故数据、交通流量、天气状况等多维因素，从而准确预测黑点路段的日均事故频次。该方法为交通安全管理和道路优化提供了科学依据和技术支持，具有重要的实际应用价值。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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