铁路行车事故预测方法分析与比较

中国安全科学学报

铁路行车事故预测方法分析与比较

王卓，贾利民，秦勇，杨凯淳

北京交通大学交通运输学院轨道交通安全与控制国家重点实验室,北京,100044

出版日期:2009-08-20
基金资助:
国家自然科学基金(60674001)%北京交通大学校科技基金(2007XM024;2005SZ003)

Analysis and Comparison of Predication Methods for Railway Train Accidents

Published:2009-08-20

摘要/Abstract

摘要： 对铁路行车事故的特点和类型进行分析;根据美国铁路2005年安全年报提供的数据,运用灰色系统理论和BP神经网络方法建立铁路行车事故的预测模型;利用MATLAB软件进行预测仿真,比较和分析两种预测方法的精度及特点.结果表明:灰色系统理论预测结果固定,短期效果比较好;BP神经网络预测具有适应性和灵活性,适用于长期预测.采用灰色系统理论和BP神经网络进行铁路行车事故的预测,克服了传统数学统计预测方法中建立复杂的数学模型,预测准确性低的缺点,对预防和控制铁路事故的发生,降低事故损失具有现实意义.

中图分类号:

X951

王卓，贾利民，秦勇，杨凯淳. 铁路行车事故预测方法分析与比较[J]. 中国安全科学学报.

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铁路行车事故预测方法分析与比较

Analysis and Comparison of Predication Methods for Railway Train Accidents

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