基于基因表达式编程的高架道路事故实时预测

摘要

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故，基于上海市延安高架道路交通流和事故数据，利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法，提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比，验证了经验公式的预测精度和可理解性；在不进行重新训练和标定的前提下直接应用经验公式对其他高架道路的事故数据集进行预测，验证了其可移植性。结果表明：在延安高架道路数据集上，经验公式的预测性能较传统Logistics回归有较大提升，受试者工作特征曲线面积指标和F_1-score指标达到与人工神经网络模型一致的水平，能正确识别74%的事故。经验公式在杭州市上塘高架道路数据集上的良好性能表明其具有基本的可移植性。综上，基因表达式编程算法针对事故风险预测问题兼顾了高精度和可理解性，并表现出可移植性，有助于建设低成本、高效率的事故预测系统。

关键词

交通运输系统工程 / 事故预测 / 基因表达式编程 / 高架道路