TY -的A2龚Hsu-Yang AU -林,本校非盟- Gu,月经盟——吴Wei-Sheng AU -王,Rujun AU -吴,风扇PY - 2020 DA - 2020/12/30 TI -分析和预测公路安全超载超重车辆使用机器学习SP - 6667897六世- 2020 AB -随着国民经济的繁荣和快速发展,交通行业在中国迅速发展。然而,超载车辆造成交通事故频繁。因此,缓解或解决相应的问题与公路工程安全与市场经济有关,超负荷的一种改进的技术管理是迫切需要。在这项研究中,分析了超载的数据高速公路和高速公路在中国,我们开发了一个机器学习模型通过比较聚类分析的表演,反向传播神经网络(摘要),广义回归神经网络(GRNN)和小波神经网络算法)在分析全球和本地时间序列数据过载。在一个案例研究中,我们的研究结果揭示了江苏省高速公路上超载的趋势。给予足够的数据,摘要比GRNN和算法的执行。随着训练数据量的增加,GRNN表现更好,但运行时增加。将三种方法之间的最短的运行时,能反映未来趋势的过载过载的月度数据预测。我们的模型与潜在价值提供信息高速公路网络管理部门通过数据挖掘。这些信息可以帮助管理部门合理分配资源和优化信息利用率。 SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2020/6667897 DO - 10.1155/2020/6667897 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -