量子神经网络在交通事故预测中的应用

“基于量子神经网络的道路交通事故预测”这篇论文由孙棣华、付青松、解佳和李永福共同撰写，主要探讨了利用量子神经网络（QNN）改进道路交通事故预测模型，以解决传统BP神经网络在预测中的精度不足和收敛速度慢的问题。 在道路交通安全领域，准确预测交通事故的发生具有重要意义，它可以帮助相关部门提前采取措施，减少交通事故带来的损失。传统的BP（Backpropagation）神经网络由于其固有的缺陷，如训练过程中的梯度消失和局部极小值问题，可能导致预测精度不高以及训练时间过长。 论文提出了一种新的预测模型，该模型基于量子神经网络，利用量子计算的特性来提升预测性能。首先，通过相空间重构技术对道路交通事故的时间序列数据进行处理，有效地增加了训练样本的数量，这有助于模型更好地捕捉数据的复杂性和潜在模式。相空间重构是一种非线性动力系统理论方法，可以将单变量时间序列转化为多维状态空间表示，揭示数据的内在结构。 其次，模型的隐层神经元采用了量子态叠加的激励函数，这种函数能够实现对交通事故数据特征空间的多层次划分。这种划分方式使得模型能更快速地匹配输入数据与特征空间的关系，从而加速了模型的收敛速度。 此外，论文中还提到了在训练过程中动态调整量子间隔的策略。量子间隔是量子计算中衡量量子状态差异的一个关键参数，通过动态调整，模型能够更好地应对交通事故数据的强随机性，适应其不确定性。 实验结果显示，提出的量子神经网络预测模型在预测精度和收敛速度上均显著优于改进的BP神经网络模型，表明了量子神经网络在处理此类复杂预测问题上的优越性。关键词包括道路交通事故、预测、量子神经网络和相空间重构，强调了论文研究的核心内容和技术手段。 这篇论文为道路交通安全领域的预测模型提供了一个创新的解决方案，通过量子神经网络技术改进了传统预测方法的局限性，为未来的研究和实际应用提供了有价值的参考。