【摘要】：交通安全問題已成為世界范圍內(nèi)共同關(guān)注和探究的一大難題，交通事故的發(fā)生是突發(fā)、偶然的，受各種因素共同支配，是各影響因素相互作用的綜合結(jié)果。如果能夠發(fā)現(xiàn)蘊含在事故數(shù)據(jù)中的規(guī)律，如道路條件、車輛狀況、時間、天氣與事故本身屬性中的事故類型、事故形態(tài)等的相互作用，提前做好安全預(yù)防措施，將事故發(fā)生的風(fēng)險控制在可控范圍內(nèi)，就能有效防止事故的發(fā)生，減少其帶來的危害。 目前各地道路交通管理部門對事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳盡的記錄，建成了交通事故信息系統(tǒng)，但是仍然應(yīng)用以統(tǒng)計學(xué)手段為主的傳統(tǒng)概率回歸等分析方法忽視了更具決策意義的交通事故數(shù)據(jù)整體特征描述、數(shù)據(jù)內(nèi)部之間的相關(guān)關(guān)系、交通事故發(fā)生規(guī)律及發(fā)展趨勢的預(yù)測。使得采集到的交通數(shù)據(jù)并沒有得到充分的挖掘和應(yīng)用，冗雜的原始數(shù)據(jù)占用大量的存儲空間，造成資源浪費。 論文基于公安部道路交通事故數(shù)據(jù)庫，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)交通事故成因多維度、層次化的特點，從駕駛員、車輛、道路、環(huán)境四大要素出發(fā)，在客觀分析基礎(chǔ)上將其量化，對交通事故成因進(jìn)行研究；構(gòu)建基于AHP-Apriori算法的事故模型，首先利用層次分析法（AHP）對事故成因進(jìn)行重要度排序，找出事故影響主因素；在此基礎(chǔ)上，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對篩選出的主要影響因素進(jìn)行事故關(guān)聯(lián)分析。分析表明，該方法能夠確定不同條件下的各事故因素組合危險性及事故發(fā)生的時空特性，特別是在大交通事故數(shù)據(jù)樣本的情況下，能提高運算效率和分析的準(zhǔn)確性。 最后基于該算法對道路安全水平進(jìn)行安全評價和預(yù)警，并提出安全管理建議和道路安全措施，用以指導(dǎo)交通管理部門決策，杜絕事故隱患、減少事故發(fā)生，，最終提高道路的安全水平。
[Abstract]:The problem of traffic safety has become a major problem which is concerned and explored in the world. The occurrence of traffic accidents is unexpected, accidental, and controlled by various factors, which is the comprehensive result of the interaction of various factors. If we can find the interaction between the rules contained in the accident data, such as road condition, vehicle condition, time, weather and accident type in the attribute of the accident itself, the accident form, and so on, we can do a good job of safety prevention measures in advance. If the risk of accident is controlled, it can effectively prevent the accident and reduce its harm. At present, local road traffic management departments have carried out detailed records of accident data, and built a traffic accident information system. However, the traditional probability regression analysis method, which is based on statistics, still ignores the overall feature description of traffic accident data, which is more decision-making significance, and the correlation between the data. The law of traffic accident occurrence and the forecast of development trend. The collected traffic data are not fully mined and applied, and the jumbled raw data occupy a large amount of storage space, resulting in a waste of resources. Based on the road traffic accident database of the Ministry of Public Security, this paper adopts data mining technology, according to the multi-dimensional and hierarchical characteristics of the cause of the traffic accident, starting from the driver, the vehicle, the road and the environment. On the basis of objective analysis, the causes of traffic accidents are quantified, and the accident model based on AHP-Apriori algorithm is constructed. Firstly, AHP is used to rank the importance of the causes of accidents to find out the main factors affecting the accidents. Association rules algorithm is used to analyze the main influencing factors. The analysis shows that this method can determine the combination risk of various accident factors under different conditions and the space-time characteristics of accidents, especially in the case of large traffic accident data samples, which can improve the calculation efficiency and accuracy of the analysis. Finally, the road safety level is evaluated and early warning based on the algorithm, and safety management suggestions and road safety measures are put forward to guide the traffic management department to make decisions, to put an end to the hidden trouble of the accident, and to reduce the occurrence of the accident. Eventually improve the safety level of the road.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2130938