华南理工大学学报(自然科学版)

作者：兰凤崇, 张越, 陈吉清, 等

单位：华南理工大学 机械与汽车工程学院/广东省汽车工程重点实验室，广东 广州 510640

关键词：人车碰撞事故,行人伤亡,事故特征,聚类分析,伤亡预测,BP神经网络

基金：国家自然科学基金资助项目（52175267）；国家车辆事故深度调查体系资助项目（NAIS-ZL-ZHGT-2020014）

为了研究人车碰撞事故中影响行人伤亡的因素，提出了基于聚类方法与BP神经网络的行人碰撞后伤亡风险预测模型。首先，以国家车辆事故深度调查体系（NAIS）数据库内2018—2019年间的372起人车碰撞事故数据为研究对象，对其进行统计分析，得到关于车辆、行人和碰撞状态3个维度的9项事故特征参数；然后，结合各事故特征特性，对连续特征值选用K均值聚类方法，对离散特征值选用层次聚类法，分析行人的伤亡风险与各特征参数间的关联性；最后，建立BP神经网络预测模型，根据事故特征预测行人伤亡情况。结果表明建立的行人伤亡风险预测模型的成功率为86%。

来源：2022年第5期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华南理工大学学报(自然科学版)杂志2022年第5期