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基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故序列模式與嚴(yán)重程度預(yù)測研究

發(fā)布時間:2020-07-14 13:56
【摘要】:隨著機(jī)動車保有量的不斷增長,道路交通安全問題也日益突出,世界各國都非常重視并長期致力于降低道路交通事故數(shù)量或事故中人員與財產(chǎn)損失。道路交通事故的發(fā)生與交通系統(tǒng)中人、車、路、環(huán)境等多方因素的影響密不可分。交通環(huán)境因素作為外因,駕駛員行為因素作為內(nèi)因,兩者耦合失調(diào)導(dǎo)致了交通事故的發(fā)生。道路交通事故歷史數(shù)據(jù)直接反映了事故發(fā)生過程中,各影響因素之間的作用關(guān)系,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法深入研究潛在的規(guī)律與事故機(jī)理,為交通安全管理與駕駛安全教育提供了理論支持。本文以道路交通事故影響因素序列模式與事故嚴(yán)重程度預(yù)測為研究重點(diǎn),討論了對事故有顯著影響的因素及其影響模式。首先通過分析道路交通事故數(shù)據(jù)特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)事故發(fā)生的過程中各影響因素根據(jù)時間先后順序形成序列,對事故產(chǎn)生綜合的影響,確定使用序列模式數(shù)據(jù)挖掘方法,研究交通環(huán)境因素與駕駛員行為因素兩方面因素對事故影響的高頻序列模式,并提出了更適合本研究的考慮了比例與權(quán)重因素的序列模式頻繁度指標(biāo)。其次,為了對以受傷程度為代表的事故嚴(yán)重程度進(jìn)行定性預(yù)測,使用CHAID決策樹方法對多分類的影響因素建立了預(yù)測模型,研究容易造成嚴(yán)重傷害交通事故的影響因素。交通環(huán)境因素序列模式挖掘得到了涉及大氣條件、區(qū)域人口規(guī)模、照明情況等影響因素與碰撞形式和最大受傷程度表征的事故結(jié)果的高頻序列模式,揭示了各因素對事故結(jié)果的綜合影響模式。研究表明“雨天”與“夜晚(無照明)”是最容易導(dǎo)致嚴(yán)重傷害事故的因素。駕駛員行為相關(guān)因素序列模式挖掘同樣得到了涉及駕駛員年齡性別、碰撞前行為、碰撞前特殊事件等因素與碰撞類型和受傷程度表征的事故結(jié)果的高頻序列模式。各高頻序列模式可作為當(dāng)前交通因素下,對事故結(jié)果的定性預(yù)測。兩類影響因素的序列模式研究對道路交通事故形成機(jī)理的分析與駕駛安全教育具有很好的參考價值。對兩類因素分別建立了決策樹模型來預(yù)測事故嚴(yán)重程度。發(fā)現(xiàn)碰撞類型是對事故嚴(yán)重程度影響最大的因素。決策樹模型與序列模式得到了相似的結(jié)論,同樣表明兩類因素中“雨天”、“夜晚”、“與對向機(jī)動車碰撞”和“變換車道碰撞”最容易造成嚴(yán)重道路交通事故。
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U492.8;U495;TP311.13

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本文編號:2755057

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