| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第10页 |
| ·课题研究的国内外现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 道路交通事故成因分析及国内外主要预测方法 | 第13-30页 |
| ·道路交通事故概况 | 第13-17页 |
| ·国外道路交通事故概况 | 第13-15页 |
| ·国内道路交通事故概况 | 第15-17页 |
| ·影响道路交通事故的因素 | 第17-21页 |
| ·人的因素 | 第18-19页 |
| ·车辆的因素 | 第19-20页 |
| ·道路的因素 | 第20-21页 |
| ·环境的因素 | 第21页 |
| ·道路交通事故预测方法 | 第21-28页 |
| ·判断法 | 第22页 |
| ·时间序列分析法 | 第22-26页 |
| ·回归分析法 | 第26-28页 |
| ·各预测方法的优缺点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 神经网络模型基本理论 | 第30-42页 |
| ·人工神经网络基础 | 第30-33页 |
| ·人工神经网络定义 | 第30-31页 |
| ·神经网络发展历史 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的基本特征与功能 | 第32-33页 |
| ·神经网络模型 | 第33-37页 |
| ·神经元的建模 | 第33-34页 |
| ·神经元的转移函数 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第35-37页 |
| ·误差反传(BP)神经网络 | 第37-41页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第37-40页 |
| ·BP网络的不足 | 第40页 |
| ·BP网络的改进方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 道路交通事故预测神经网络模型及MATLAB实现 | 第42-62页 |
| ·MATLAB简介 | 第42页 |
| ·神经网络工具箱 | 第42-45页 |
| ·神经网络工具箱函数 | 第42-45页 |
| ·BP网络结构的设计 | 第45-58页 |
| ·网络结构的确定 | 第45页 |
| ·学习样本归一化 | 第45-48页 |
| ·BP网络学习参数的选取 | 第48-49页 |
| ·隐含层神经元数目的确定 | 第49-52页 |
| ·隐含层神经元数转换函数的确定 | 第52-53页 |
| ·BP网络训练函数的选取 | 第53-57页 |
| ·BP网络模型的建立及运算结果分析 | 第57-58页 |
| ·回归模型与BP神经网络的比较 | 第58-60页 |
| ·多元线性回归模型与BP神经网络的比较 | 第58-59页 |
| ·逐步回归模型与BP网络模型的比较 | 第59-60页 |
| ·灰色模型与BP神经网络的比较 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·后续问题 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |