本文選題：交通安全 + 高速公路　； 參考：《山東科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我國的十三五規(guī)劃綱要對交通行業(yè)提出了新的要求:到2020年,基本建成安全、便捷、高效、綠色的現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系。目前我國高速公路通車總里程數(shù)居世界第一位,機(jī)動(dòng)車保有量也大幅增加,交通安全問題日益凸顯。道路交通安全已經(jīng)成為廣受社會(huì)各界所關(guān)注的社會(huì)焦點(diǎn)問題。論文在對山東某高速公路事故發(fā)生量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,總結(jié)出高速公路交通事故特性,主要從交通安全事故的時(shí)間特性、空間特性、氣候分布特性和形態(tài)特性等方面進(jìn)行展開研究,并在此基礎(chǔ)上分析得出高速公路交通安全影響因素。論文對區(qū)域高速公路路網(wǎng)交通安全數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性進(jìn)行分析,運(yùn)用數(shù)據(jù)融合的方法進(jìn)行預(yù)處理,并在此基礎(chǔ)上研究數(shù)據(jù)挖掘獲取信息的過程,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)挖掘工具評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),主要選擇聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則兩個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型重點(diǎn)研究。論文對不同高速公路事故多發(fā)點(diǎn)鑒定方法對比分析,最終確定選擇數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法來對路段進(jìn)行事故多發(fā)點(diǎn)辨別。以高速公路路段K885+200到K928+200作為案例基礎(chǔ),采用累計(jì)頻率曲線法對此路段進(jìn)行事故多發(fā)點(diǎn)初步確定,再采用DBSCAN空間聚類分析法通過MATLAB實(shí)現(xiàn)結(jié)果修正,進(jìn)一步確定準(zhǔn)確事故多發(fā)點(diǎn)。論文在所研究高速公路路段的事故多發(fā)點(diǎn)輸出結(jié)果基礎(chǔ)上,運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行事故影響要素確定,選擇適用于單條高速公路的Apriori算法,通過MATLAB得到滿足于最小支持度和最小置信度的高速公路交通安全影響要素。本研究的主要成果可為高速公路交通安全的設(shè)計(jì)和管理提供一定的技術(shù)支持和理論參考,對低等級(jí)公路的安全管理同樣具有借鑒作用。
[Abstract]:In 13th Five-Year, China's planning program has put forward new requirements for the transportation industry: by 2020, a safe, convenient, efficient and green modern comprehensive transportation system has been built. At present, the number of total mileage in the highway is the first in the world, the number of motor vehicles also increases greatly, and the traffic safety is becoming more and more prominent. Road traffic safety has become more and more obvious. On the basis of the statistical analysis of the occurrence of a highway accident in Shandong, the paper summarizes the characteristics of the highway traffic accident, mainly from the time characteristics, spatial characteristics, climate distribution characteristics and morphological characteristics of the traffic safety accidents. On this basis, the influence factors of highway traffic safety are analyzed. The multi source heterogeneity of traffic safety data of regional highway network is analyzed, and the data fusion method is used to preprocess the traffic safety data. On this basis, the process of data mining to obtain information is studied, and a unified evaluation standard for data mining tools is established. Two data mining models of cluster analysis and association rules are selected to focus on the research. This paper compares and analyzes the multiple point identification methods of different Expressway accidents, and finally determines the clustering algorithm in the selection of data mining to identify the accident multiple points. Taking the highway section K885+ 200 to K928+200 as the case basis, the cumulative frequency is adopted. The rate curve method is preliminarily determined for the accident multiple points in this section, and then the DBSCAN spatial clustering analysis method is used to correct the results through MATLAB to further determine the multiple point of accurate accident. The Apriori algorithm suitable for single highway is selected and the influence factors of expressway traffic safety are satisfied with minimum support and minimum confidence through MATLAB. The main results of this study can provide technical support and theoretical reference for the design and management of highway traffic safety, and the safety management of low grade highway. It can also be used for reference.

【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳剛;劉秉權(quán);吳巖;;一種基于高斯分布的自適應(yīng)DBSCAN算法[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2013年03期

2 王超;許洪國;劉兆惠;;降雨環(huán)境下交通安全影響因素貢獻(xiàn)度研究[J];長春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

3 張長生;馬榮國;;山區(qū)高速公路交通事故分析及多發(fā)路段鑒別[J];長安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年06期

4 楊祖元;徐姣;羅兵;杜長海;;基于SFLA-FCM聚類的城市交通狀態(tài)判別研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年05期

5 胡江碧;曹新濤;;道路交通事故肇事駕駛員特征分析[J];中國公路學(xué)報(bào);2009年06期

6 張磊;王建強(qiáng);楊馥瑞;李克強(qiáng);;駕駛員行為模式的因子分析和模糊聚類[J];交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào);2009年05期

7 姚全珠;白敏;黃蔚;;基于模型驅(qū)動(dòng)的ETL模型映射方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2009年19期

8 譚金會(huì);李暉;;高速公路貨車交通事故及技術(shù)狀況分析[J];西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年05期

9 杜長海;黃席樾;楊祖元;鄧天民;詹建平;;改進(jìn)的FCM聚類在交通時(shí)段自動(dòng)劃分中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年24期

10 許卉瑩;包勇強(qiáng);江海龍;陳學(xué)浩;季君;;道路交通事故數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)研究[J];中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 劉兆惠;高等級(jí)公路交通安全綜合評(píng)價(jià)及多元事故預(yù)測模型研究[D];吉林大學(xué);2007年

2 沈文;公路事故多發(fā)路段研究[D];長安大學(xué);2002年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 陳燕芹;城市道路交通事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別方法研究[D];長安大學(xué);2015年

2 王洪海;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在交通事故成因分析中的應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2011年

3 程坦;道路交通事故數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

4 沙愛敏;高速公路交通事故分析及預(yù)防對策研究[D];東南大學(xué);2006年

5 顧明臣;基于GIS的道路交通安全信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：1812838