基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析研究.pdf

1、“十二五”時期，隨著我國經(jīng)濟社會發(fā)展保持較高增長速度，城鎮(zhèn)化深入發(fā)展，道路交通基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，機動車保有量、駕駛?cè)藬?shù)量和道路交通流量持續(xù)增長，道路交通在支撐和引導(dǎo)經(jīng)濟社會發(fā)展方面的作用越來越明顯。隨之而來，道路交通安全問題已日益發(fā)展成為事關(guān)人民生命財產(chǎn)安全、影響和制約經(jīng)濟社會發(fā)展質(zhì)量效益的關(guān)鍵性問題，在國家安全戰(zhàn)略高度得到了關(guān)注和重視。
　　道路交通事故是人、車、道路、環(huán)境等動靜態(tài)因素耦合失調(diào)而導(dǎo)致的人或物同時受損的過程。道路交

2、通事故歷史數(shù)據(jù)可直接反映事故發(fā)生時人、車、道路、環(huán)境等因素間的作用關(guān)系。鑒于道路交通事故發(fā)生的多因素性、偶然性和模糊性等特征，對其進行分析研究一般以道路交通事故歷史數(shù)據(jù)為研究對象，相關(guān)理論和方法的提出，旨在多角度、多層次的分析道路交通事故的影響因素，揭示出各類事故歷史數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)作用的潛在規(guī)律與特征，有效輔助交通安全管理及事故防治。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱含的、未知的、對決策具有潛在價值的概念、規(guī)則、規(guī)律、模式的數(shù)

3、據(jù)分析方法。把道路交通事故歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?，對道路交通事故進行分析研究，重點和難點在于:一方面，事故歷史數(shù)據(jù)多用于對“事故起數(shù)”、“受傷人數(shù)”、“死亡人數(shù)”和“財產(chǎn)損失”四項指標(biāo)的描述性統(tǒng)計，其潛在信息價值未得到充分挖掘和反映;另一方面，事故歷史數(shù)據(jù)的離散性、多維度和模糊因素集合等特征，以及信息采集過程中存在的完整性、客觀性以及標(biāo)準(zhǔn)化等方面的問題，導(dǎo)致事故歷史數(shù)據(jù)挖掘存在各種應(yīng)用局限，進而直接影響傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理論與方法的應(yīng)用效果

4、。
　　本論文針對我國道路交通事故信息采集數(shù)據(jù)的特點及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中的關(guān)鍵問題，從事故嚴(yán)重程度分析、事故預(yù)測和事故致因分析三個方面，運用分類、回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論與方法，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析體系，深入探究道路交通事故與人、車、道路、環(huán)境等要素的作用關(guān)系。取得如下主要研究成果:
　　(1)以道路交通事故信息采集數(shù)據(jù)為研究對象，采用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和方法，構(gòu)建道路交通事故分析體系，為揭示交

5、通事故影響因素及作用規(guī)律、預(yù)測事故發(fā)展趨勢、改善事故預(yù)防機制和提高道路交通系統(tǒng)安全水平提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和理論依據(jù)。
　　(2)在對道路交通事故的人、車、道路、環(huán)境等背景因素分布特征與影響機理充分認(rèn)識的基礎(chǔ)上，比較研究各國道路交通事故信息采集技術(shù)和數(shù)據(jù)特征的異同，重點分析我國現(xiàn)行道路交通事故信息采集領(lǐng)域，特別是事故信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀和特點，為執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)備奠定了基礎(chǔ)。
　　(3)引入數(shù)據(jù)挖掘理論的分類思想進行事故嚴(yán)重程度分析研究

6、，按照二分類和多分類方法分別構(gòu)建線性和非線性事故嚴(yán)重程度TPMSVM分類模型。同時，建立基于特征選擇的事故嚴(yán)重程度背景因素分析方法，依據(jù)各特征變量對模型分類效果貢獻程度的重要性排序，挖掘得到影響事故嚴(yán)重程度的核心特征變量。在實證研究環(huán)節(jié)，通過特征選擇、參數(shù)尋優(yōu)算法，分別獲得交叉驗證條件下的線性和非線性分類最優(yōu)精度和特征變量重要度排序。
　　(4)提出基于ARIMA和SVR的時間序列組合預(yù)測模型，實現(xiàn)對事故四項指標(biāo)的時點預(yù)測。同時，