《表2 Bartlett和KMO的检验结果》

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《基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测》

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通过SPSS对交通事故持续时间影响因素的数据进行因子分析。由Bartlett检验可以看出，独立显著性因子（Sig.）的值为0.001，应该拒绝各变量独立的假设，即认为变量间具有较强的相关性。得到的KMO检验统计量为0.725，说明变量间相关性较强，也证明因子分析可行，Bartlett和KMO的检验结果见表2。按照特征根大于1的默认指标提取了6个公因子，将公因子进行标准化处理，作为BP神经网络预测的输入数据。