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改進(jìn)的聚類法在事故多發(fā)點成因分析中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2018-05-09 04:19

  本文選題:城市交通 + 成因分析; 參考:《公路工程》2017年05期


【摘要】:道路交通事故多發(fā)點的成因分析是道路交通安全管理工作的重要內(nèi)容,在對交通事故影響因素系統(tǒng)整理的基礎(chǔ)上,提出了優(yōu)化改進(jìn)的核密度聚類分析方法,即采取"優(yōu)化窗寬的核密度聚類方法"進(jìn)行道路交通事故多發(fā)點成因的分析。同時,實踐性地將該方法應(yīng)用于某城市的部分交通事故數(shù)據(jù)分析,產(chǎn)生了有關(guān)交通事故多發(fā)點各影響因素的聚類圖層,進(jìn)而將各圖層進(jìn)行疊置分析,最終得到兩大主要的綜合性影響因素。結(jié)果表明,提出的優(yōu)化窗寬的核密度聚類分析技術(shù)可以有效地對道路事故多發(fā)點成因進(jìn)行分析,為日益嚴(yán)峻的交通安全問題研究做出一定的探索。
[Abstract]:The cause analysis of the multiple point of road traffic accident is an important part of the road traffic safety management. On the basis of the systematic arrangement of the influence factors of traffic accidents, an optimized and improved cluster analysis method of nuclear density is put forward, that is to take "the kernel density clustering method of optimizing the window width" to analyze the causes of the multiple points of road traffic accidents. In practice, the method is applied to the analysis of some traffic accident data in a city, and the clustering layer on the factors affecting the traffic accident multiple points is produced, and then the layers are stacked and analyzed, and the two major comprehensive factors are finally obtained. The result shows that the kernel density clustering analysis technique is proposed to optimize the window width. It can effectively analyze the causes of road accident prone spots, and make some exploration for the increasingly serious traffic safety problem.

【作者單位】: 軍事交通學(xué)院聯(lián)合投送系;清華大學(xué)交通研究所;
【基金】:國家科技支撐計劃課題(2014BAG01B03)
【分類號】:U491.31

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本文編號:1864548

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