隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,機(jī)動(dòng)車保有量和駕駛員的不斷增加,道路交通事故隨之連年攀升。交通事故的頻發(fā)不但威脅著人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全,還影響了國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,社會(huì)的穩(wěn)定以及和諧社會(huì)的建設(shè)。交通管理部門作為處理道路交通事故的主管職能部門,在長(zhǎng)期處理交通事故的過程中,積累了許多有關(guān)道路交通事故的數(shù)據(jù)。為了更好地分析交通事故的成因和背后隱藏的規(guī)律,更好地為交通管理部門的決策者提供有價(jià)值的參考信息,更好地預(yù)防道路交通事故發(fā)生和保護(hù)人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全,如何從海量的道路交通事故數(shù)據(jù)中挖掘有實(shí)用價(jià)值的知識(shí)信息,是擺在交通管理部門和交通事故研究者面前的一個(gè)重要問題。本文首先分析了我國道路交通安全的現(xiàn)狀,對(duì)比了國內(nèi)外道路交通事故數(shù)據(jù)分析的發(fā)展概況,提出了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于道路交通事故分析的重要意義。其次,詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的背景、概念、特點(diǎn)和步驟,逐個(gè)分析了數(shù)據(jù)挖掘的各項(xiàng)功能,并著重闡明了關(guān)聯(lián)規(guī)則和Apriori算法的相關(guān)概念和內(nèi)涵,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)倉庫作了簡(jiǎn)要介紹。再次,介紹了道路交通事故數(shù)據(jù)的特點(diǎn),從法律層面對(duì)道路交通事故的定義作了闡釋,并對(duì)道路交通事故形成的原因作了全面客觀分析,還介紹了現(xiàn)階段我國交通管理部門對(duì)道路交通事故數(shù)據(jù)的調(diào)查和采集情況。據(jù)此,提出了道路交通事故數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型,使用SQL語言對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行了描述,指明了針對(duì)道路交通事故數(shù)據(jù)的多維Apriori改進(jìn)算法。最后,設(shè)計(jì)了以多維Apriori算法為核心的道路交通事故分析系統(tǒng),并對(duì)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析挖掘,得到了多項(xiàng)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并提出了相應(yīng)的措施和建議。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;U491.31
【部分圖文】：

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文第 2 章 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念、特點(diǎn)和步驟2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘（DM，Data Mining），是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們預(yù)先不知道的、但又有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程許多人經(jīng)常將這一概念等同于數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD，Knowledge Discovery in Database[28]，還有一些術(shù)語與數(shù)據(jù)挖掘具有類似的含義，例如：知識(shí)提取、數(shù)據(jù)/模式分析、數(shù)據(jù)捕撈、信息發(fā)現(xiàn)等[29]。另一部分人則將數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的一個(gè)步驟如圖 2.1 所示。

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比，最本質(zhì)的區(qū)別在于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，是在人們預(yù)先設(shè)定條件的情況下得到信息或可視化結(jié)論，并沒有深入研究發(fā)生的原因。而數(shù)據(jù)挖掘則是在沒有明確前提假設(shè)的情況下挖掘信息，所得到的信息具有未知性、有效性和實(shí)用性等特點(diǎn)，可以幫助決策者預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的行為，輔助決策者作出決策[34]。2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘的核心涉及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，并非是這些技術(shù)的一個(gè)簡(jiǎn)單機(jī)械組合，而是一個(gè)反復(fù)迭代的、不可分割的人機(jī)交互處理分析過程。宏觀上，數(shù)據(jù)挖掘主要有三個(gè)步驟組成，即數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘算法執(zhí)行和結(jié)果的解釋和評(píng)估，也可以細(xì)分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、確定目標(biāo)、選擇算法、數(shù)據(jù)挖掘算法執(zhí)行、模式解釋和知識(shí)評(píng)估九個(gè)步驟[35]，參見圖 2.2。

據(jù)已知的類別去分析挖掘新的數(shù)據(jù)，而聚類分析則不同，聚類分析事先不知道如何分類或者不知道要分成幾類，它把相互聚集的、相似性較高的數(shù)據(jù)作為一個(gè)類呈現(xiàn)給用戶。2.2.4 偏差分析偏差分析，也可稱之為離群點(diǎn)分析或異常分析。在數(shù)據(jù)挖掘中，用戶有時(shí)不光關(guān)心數(shù)據(jù)間內(nèi)在的關(guān)聯(lián)規(guī)則或類型，反而關(guān)注數(shù)據(jù)的意外情況，也就是數(shù)據(jù)庫中所存在的有偏差的異常數(shù)據(jù)。這些出現(xiàn)偏差的異常數(shù)據(jù)，是需要與一定的參照做對(duì)比而挖掘得出的。偏差分析被廣泛應(yīng)用于信用卡欺詐監(jiān)測(cè)、騙保監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。2.2.5 序列分析序列是指事件按照某一特定順序組成的有序列表，主要包含時(shí)間序列、符號(hào)序列和生物學(xué)序列。序列分析就是針對(duì)這些特定的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘提取知識(shí)。序列分析被廣泛應(yīng)用于股票市場(chǎng)、自然觀測(cè)、購物習(xí)慣分析、Web 點(diǎn)擊流分析、DNA 生物研究等領(lǐng)域。綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘的常用功能，如圖 2.3 所示。
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本文編號(hào)：2884175