在当下大力发展智能交通系统的环境中，车辆碰撞预测研究得到了越来越多的关注。汽车追尾已成为了交通事故的主要原因之一。传统的车辆前方防碰撞系统难以做到及时、有效的防碰撞预警。本文提出一种基于深度学习的车辆后端防碰撞预警系统，首先对数据集进行数据预处理，并在此过程中结合遗传理论，从而解决类不平衡问题；然后建立卷积神经网络，将处理后的数据分为训练集和测试集，输入到神经网络后对其进行训练。实验结果表明，本文基于神经网络所建立的模型具有良好的预警性能。
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