【摘要】：道路交通安全關(guān)系到人們乘車出行的安全,交通事故的頻繁發(fā)生,威脅我國社會(huì)穩(wěn)定,和人民的財(cái)產(chǎn)安全。由世界衛(wèi)生組織預(yù)測,道路交通的傷害會(huì)逐年上升。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局頒布的數(shù)據(jù),我國的交通事故形勢也非常嚴(yán)峻,嚴(yán)重的交通事故問題對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)安定有極大的影響。為緩解并減少交通事故的發(fā)生,全面、準(zhǔn)確了解造成道路交通事故發(fā)生的因素,必須對歷史道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及數(shù)據(jù)預(yù)測。前期以四川省道路交通事故為例,采集原始道路交通事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)道路交通事故造成的結(jié)果,分析數(shù)據(jù),獲得事故造成的原因、因素,發(fā)現(xiàn)與道路交通事故的發(fā)生有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的因素,并挖掘其隱含的規(guī)律,采用基于雙權(quán)重粒子群優(yōu)化支持向量回歸的算法,構(gòu)建交通事故發(fā)生數(shù)預(yù)測模型,對事故發(fā)生數(shù)進(jìn)行預(yù)測。最后,移植算法,開發(fā)道路交通事故數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng),為后續(xù)的研究提供便利。主要工作如下:(1)針對數(shù)據(jù)的獲取問題,采集四川省交通事故未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)道路交通事故所造成的結(jié)果,簡要分析數(shù)據(jù),分別從人、車、路、環(huán)境四個(gè)角度,解析數(shù)據(jù)構(gòu)成,并且從若干個(gè)子因素方面分析交通事故情況,多因素綜合分析道路交通事故。(2)針對使用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法挖掘數(shù)據(jù),產(chǎn)生大量無效、冗余數(shù)據(jù)規(guī)則的不足,利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法與Apriori算法相結(jié)合,利用前者把握感興趣的方向,減少冗余規(guī)則的產(chǎn)生,方便數(shù)據(jù)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)。將此方法運(yùn)用在四川省道路交通事故數(shù)據(jù)上,與僅采用Apriori算法相對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:此算法的時(shí)間縮短了近40%,冗余規(guī)則減少了近50%。由此挖掘出道路交通事故數(shù)據(jù)之間有趣的聯(lián)系,并證明了灰色關(guān)聯(lián)分析與Apriori算法相結(jié)合方法的有效性。(3)為克服數(shù)據(jù)樣本少,單方面分析交通事故,及以年份為單位進(jìn)行預(yù)測的不合理性,采用改進(jìn)的雙權(quán)重粒子群優(yōu)化算法,優(yōu)化支持向量回歸算法參數(shù)的選取,排除憑借經(jīng)驗(yàn)獲取參數(shù)的盲目性和隨機(jī)性,使獲得最優(yōu)參數(shù)組合,提高模型的預(yù)測精度。通過對成都市2012年到2016年道路交通事故歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測,將結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法與網(wǎng)格劃分算法優(yōu)化SVR參數(shù)的結(jié)果相對比,所建模型的RMSE為0.408249、MAE為0.166667、MAPE為0.0277778、相關(guān)系數(shù)為98.5064%,均優(yōu)于另外兩個(gè)方法,證明了其具有更好的預(yù)測能力。(4)開發(fā)道路交通事故分析及預(yù)測子系統(tǒng),此系統(tǒng)屬于交通事故分析與預(yù)測系統(tǒng)的一部分。將Apriori、DWPSO-SVR等算法進(jìn)行移植,實(shí)現(xiàn)在編寫程序過程中,調(diào)用相應(yīng)的方法,執(zhí)行對應(yīng)的算法。最終實(shí)現(xiàn)讀取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)功能,并以折線圖,柱狀圖的形式直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)信息。系統(tǒng)可讓政府交通主管部門,熟悉造成交通事故發(fā)生的因素,和下月交通事故可能發(fā)生的數(shù)量,為決策人員提供數(shù)據(jù)支持和決策指導(dǎo)。對道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得知交通事故的發(fā)生是多方面的結(jié)果,利用灰色關(guān)聯(lián)分析與Apriori算法相結(jié)合分析數(shù)據(jù),找到了與交通事故發(fā)生有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的若干因素,并挖掘出了它們的內(nèi)在聯(lián)系。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用改進(jìn)的DWPSO-SVR算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果的評價(jià)指標(biāo)均優(yōu)于另外兩個(gè)方法,證明預(yù)測效果較好。
【圖文】：

1 緒論道路交通運(yùn)輸是國家運(yùn)行的重要載體，與人們的工作、生活密切相關(guān)，是保證國家正常運(yùn)行的大動(dòng)脈。央視網(wǎng) 2018 年 12 月 02 日從公安部獲悉，全國機(jī)動(dòng)車保有量已達(dá) 3.25 億輛，機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉_(dá) 4.07 億人，每百戶家庭私家車擁有量已超過 40 輛[1]。近年來，機(jī)動(dòng)車保有量、國家公路里程數(shù)不斷的增加，汽車行業(yè)的蓬勃發(fā)展，國家對網(wǎng)約車的開放態(tài)度，極大方便了人們的生活。與此同時(shí)，也帶來了一系列的社會(huì)問題，圖 1.1、1.2 分別為車禍現(xiàn)場圖和事故現(xiàn)場圖。據(jù) WHO 預(yù)測，2020 年的交通事故在人類異常死亡直接原因列表中，位列第三。道路交通事故（Road traffic accidents，RTA）已經(jīng)成為社會(huì)乃至全球不可忽視的問題，給國家和人民造成損失。因此，分析交通事故的特點(diǎn)，預(yù)測交通事故的數(shù)量，亟不可待。本課題以四川省交通運(yùn)輸廳道路運(yùn)輸管理局合作項(xiàng)目支持為背景，對四川省道路交通事故數(shù)據(jù)分析及預(yù)測進(jìn)行研究。

1 緒論道路交通運(yùn)輸是國家運(yùn)行的重要載體，與人們的工作、生活密切相關(guān)，是保證國家正常運(yùn)行的大動(dòng)脈。央視網(wǎng) 2018 年 12 月 02 日從公安部獲悉，全國機(jī)動(dòng)車保有量已達(dá) 3.25 億輛，機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉_(dá) 4.07 億人，每百戶家庭私家車擁有量已超過 40 輛[1]。近年來，機(jī)動(dòng)車保有量、國家公路里程數(shù)不斷的增加，汽車行業(yè)的蓬勃發(fā)展，國家對網(wǎng)約車的開放態(tài)度，極大方便了人們的生活。與此同時(shí)，也帶來了一系列的社會(huì)問題，圖 1.1、1.2 分別為車禍現(xiàn)場圖和事故現(xiàn)場圖。據(jù) WHO 預(yù)測，2020 年的交通事故在人類異常死亡直接原因列表中，位列第三。道路交通事故（Road traffic accidents，RTA）已經(jīng)成為社會(huì)乃至全球不可忽視的問題，給國家和人民造成損失。因此，分析交通事故的特點(diǎn)，，預(yù)測交通事故的數(shù)量，亟不可待。本課題以四川省交通運(yùn)輸廳道路運(yùn)輸管理局合作項(xiàng)目支持為背景，對四川省道路交通事故數(shù)據(jù)分析及預(yù)測進(jìn)行研究。
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13;U491.3

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本文編號(hào)：2589066