基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析研究
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《北京交通大學(xué)》 2014年
基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析研究
孫軼軒
【摘要】:“十二五”時(shí)期,隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展保持較高增長(zhǎng)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(jī)動(dòng)車保有量、駕駛?cè)藬?shù)量和道路交通流量持續(xù)增長(zhǎng),道路交通在支撐和引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展方面的作用越來(lái)越明顯。隨之而來(lái),道路交通安全問(wèn)題已日益發(fā)展成為事關(guān)人民生命財(cái)產(chǎn)安全、影響和制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展質(zhì)量效益的關(guān)鍵性問(wèn)題,在國(guó)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(dòng)靜態(tài)因素耦合失調(diào)而導(dǎo)致的人或物同時(shí)受損的過(guò)程。道路交通事故歷史數(shù)據(jù)可直接反映事故發(fā)生時(shí)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(duì)其進(jìn)行分析研究一般以道路交通事故歷史數(shù)據(jù)為研究對(duì)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(duì)決策具有潛在價(jià)值的概念、規(guī)則、規(guī)律、模式的數(shù)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(duì)道路交通事故進(jìn)行分析研究,重點(diǎn)和難點(diǎn)在于:一方面,事故歷史數(shù)據(jù)多用于對(duì)“事故起數(shù)”、“受傷人數(shù)”、“死亡人數(shù)”和“財(cái)產(chǎn)損失”四項(xiàng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì),其潛在信息價(jià)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(guò)程中存在的完整性、客觀性以及標(biāo)準(zhǔn)化等方面的問(wèn)題,導(dǎo)致事故歷史數(shù)據(jù)挖掘存在各種應(yīng)用局限,進(jìn)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。 本論文針對(duì)我國(guó)道路交通事故信息采集數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題,從事故嚴(yán)重程度分析、事故預(yù)測(cè)和事故致因分析三個(gè)方面,運(yùn)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(duì)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,為揭示交通事故影響因素及作用規(guī)律、預(yù)測(cè)事故發(fā)展趨勢(shì)、改善事故預(yù)防機(jī)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(duì)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(jī)理充分認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上,比較研究各國(guó)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(diǎn)分析我國(guó)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(diǎn),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(jìn)行事故嚴(yán)重程度分析研究,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(shí),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(duì)模型分類效果貢獻(xiàn)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(shí)證研究環(huán)節(jié),通過(guò)特征選擇、參數(shù)尋優(yōu)算法,分別獲得交叉驗(yàn)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(shí)間序列組合預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)事故四項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)。同時(shí),為獲取道路交通事故的總體變化趨勢(shì)和變化空間的預(yù)測(cè)信息,進(jìn)一步研究基于信息;疭VR的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,通過(guò)構(gòu)造三角模糊粒子并通過(guò)SVR模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)事故四項(xiàng)指標(biāo)序列的趨勢(shì)和范圍預(yù)測(cè),并進(jìn)行實(shí)證研究。 (5)基于道路交通事故的微觀特征分布進(jìn)行事故致因分析,分別構(gòu)建基于兩步BIRCH算法的嚴(yán)重事故特征聚類分析模型和基于決策樹(shù)的事故原因識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通事故致因分析的微觀挖掘。
【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:U491.31
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4 薛魯華;張楠;;聚類分析在Web數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[A];北京市第十三次統(tǒng)計(jì)科學(xué)討論會(huì)論文選編[C];2006年
5 毛定祥;;數(shù)據(jù)挖掘與實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)[A];2003中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2003年
6 段培俊;周東岱;;數(shù)據(jù)挖掘研究綜述[A];2003年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集(下冊(cè))[C];2003年
7 雷宇;;論行業(yè)信息資源的數(shù)據(jù)挖掘[A];中國(guó)煙草行業(yè)信息化研討會(huì)論文集[C];2004年
8 吳以凡;吳鐵軍;歐陽(yáng)樹(shù)生;;面向生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量控制的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘方法[A];05'中國(guó)自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)高峰會(huì)議暨中國(guó)企業(yè)自動(dòng)化和信息化建設(shè)論壇論文集[C];2005年
9 孫明;康紅梅;莫一;;數(shù)據(jù)挖掘在科技獎(jiǎng)勵(lì)管理系統(tǒng)專家?guī)熘械膽?yīng)用[A];2005年十二省區(qū)市機(jī)械工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(湖北專集)[C];2005年
10 邵紅全;楊菊梅;潘建雄;;數(shù)據(jù)挖掘的策略與實(shí)現(xiàn)技術(shù)[A];中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)決策科學(xué)專業(yè)委員會(huì)第六屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年
中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 本報(bào)記者褚寧;[N];解放日?qǐng)?bào);2002年
2 周蓉蓉;[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年
3 □中國(guó)電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;[N];人民郵電;2006年
4 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年
5 劉俊麗;[N];人民郵電;2014年
6 本報(bào)記者 連曉東;[N];中國(guó)電子報(bào);2002年
7 本報(bào)記者 鳳小華 朱仁康;[N];中國(guó)電子報(bào);2003年
8 本報(bào)記者 史延廷;[N];中國(guó)旅游報(bào);2002年
9 朱小寧;[N];解放軍報(bào);2005年
10 本報(bào)記者 王小平;[N];金融時(shí)報(bào);2002年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 楊虎;序列數(shù)據(jù)挖掘的模型和算法研究[D];重慶大學(xué);2003年
2 鞏建光;面向電信領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年
3 李建強(qiáng);基于數(shù)據(jù)挖掘的電站運(yùn)行優(yōu)化理論研究與應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)(河北);2006年
4 余小高;電子商務(wù)環(huán)境中分布式數(shù)據(jù)挖掘的研究[D];武漢理工大學(xué);2007年
5 李國(guó)旗;本體輔助的先驗(yàn)知識(shí)融入生物信息數(shù)據(jù)挖掘的方法研究[D];上海交通大學(xué);2007年
6 翟坤;基于數(shù)據(jù)挖掘的成本管理方法研究[D];大連理工大學(xué);2012年
7 徐河杭;面向PLM的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2010年
8 劉洪波;漢語(yǔ)認(rèn)知腦數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法及應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2006年
9 朱廷劭;數(shù)據(jù)挖掘及其在漢語(yǔ)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換中應(yīng)用的研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(計(jì)算技術(shù)研究所);1999年
10 牛成林;增量數(shù)據(jù)挖掘及其在電站運(yùn)行優(yōu)化中的理論研究及應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)(北京);2010年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 楊毅超;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年
2 徐進(jìn)華;基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)挖掘及其模型研究[D];北京交通大學(xué);2009年
3 俞馳;基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年
4 馮軍;數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2009年
5 于寶華;基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D];天津大學(xué);2009年
6 王仁彥;數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[D];華東師范大學(xué);2010年
7 彭智軍;數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國(guó)證券市場(chǎng)中應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2005年
8 涂繼亮;基于數(shù)據(jù)挖掘的智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2005年
9 賈治國(guó);數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2005年
10 馬飛;基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D];大連海事大學(xué);2006年
本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號(hào):136929
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