基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

Apriori算法剖析

本文讨论在海量数据中挖掘数据项之间的关联规则,剖析典型算法——Apriori算法。根据算法的基本思想,给出它的形式化的描述,并且通过分析实例给出关联规则的挖掘步骤及算法实现,最后对该算法进行了评价。     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

广义关联规则基及其挖掘算法

为了解决传统的关联规则挖掘中产生大量规则的问题，提出了项目集上闭集和广义关联规则基的概念，并得出了闭项目集的上闭集是它本身、上闭集是惟一的等性质．基于这些性质，给出了事物数据库的广义关联规则基，不仅保留了数据库中所有关联规则的信息，而且规则有一致的结构，从而最大限度地减少了规则生成的数量．此外，还设计了广义关联规则基的挖掘算法，并通过实例验证了它的正确性．     

一个空间数据挖掘原型系统的设计与实现

简介空间数据挖掘技术及其与地理信息系统的集成．基于地理信息系统组件(MapX）和空间数据引擎(SpatialWare)设计和开发一个空间数据挖掘原型系统，侧重于空间特征规则、空间关联规则和空间分类规则的实现，并用实例数据进行系统性能和规则有效性的验证．结果表明，该原型系统是一个适用的、可扩展的空间数据挖掘工具．空间函数、挖掘过程的交互控制以及结果的评价等问题需要进一步研究．     

多层多维关联规则在交通事故研究中的应用

基于大量的真实交通事故案例,利用关联规则技术中的约束原则和Apriori算法思想,对交通事故信息进行数据挖掘,探求符合真实规律的关联规则.研究证明了关联规则在交通事故分析领域有着良好的应用前景,不但能够加深对交通事故的认识,还可以为改善道路建设以及提高车辆安全性提供很多有价值的参考.     

基于GIS的交通事故灰色预测系统的开发与研究

交通事故预测是对道路事故未来的发生状况做出估计和推测,对于交通事故预防和管理具有重要意义。GIS有强大的空间与属性查询分析能力。在利用GIS的空间和属性查询能力获取交通事故的统计数据的基础上,通过Matlab与C++混合编程技术实现了交通事故的灰色预测。     

基于粗糙集的道路交通事故客观因素显著性分析

道路交通事故数据庞大,传统方法对交通事故客观因素的分析较为原始和平面,没有充分挖掘数据之间的潜在联系,且运用传统的方法分析大量交通数据较为困难,所以当今通过数据挖掘技术从大量交通事故数据中挖掘出有联系和价值的信息已成为交通安全领域的热点研究问题。针对传统事故数据统计分析方法的不足,以交通事故数据为基础,建立一种基于粗糙集理论的新型数值模型。通过此数值模型从大量交通事故数据中挖掘分析事故客观因素,以客观因素显著性计算结果为数值依据将各客观因素排序,得出各客观因素对交通事故影响作用大小不同的结论,为以后相关部门交通安全政策的制定提供依据。     

高速公路道路因素与交通事故关系浅析

该文根据收集的交通事故资料，通过统计分析有关数据和资料，着重论述了道路因素中路面情况、地形、路口路段形式、路面线型与交通事故的关系，并对交通事故的空间分布作了简单分析，提出通过改善道路条件可减少驾驶员犯错误的可能性。     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

道路交通事故数据深度挖掘技术与应用——以深圳市为例

现有道路交通事故统计分析技术存在数据项缺失、方法单一、实战应用性弱等问题,很难为公安交管部门提供针对性的辅助指导。基于深圳市2014—2016年交通事故数据,采用Apriori关联分析算法、贝叶斯理论以及模糊聚类等大数据挖掘方法,探索性地提出道路交通数据缺失数据项填补、事故伤亡特征因子甄别以及事故危险性分类评价方法。结果表明,该方法可有效提高道路交通事故数据完整性和事故伤亡特征因子甄别准确性,以及量化交通事故危险度评价。研究方法和结果可辅助公安交管部门开展道路交通事故预防和交通安全管理工作。     

浅谈交通工程在交通事故中的主要问题及预防对策

安全是交通工程中需要考虑的第一因素,在交通安全研究中,发现交通事故与某些交通工程设计不合理有一定的因果关系。合理运用交通工程的相关理论,制定出相应的预防措施,对预防交通事故方面具有重要意义。     

高速公路重大交通事故下信息发布空间范围研究

为了确定重大交通事故下信息发布的空间范围,采用交通波理论,考虑出、人口流量的影响,建立事故状态下交通波分析模型,得到交通事故的基本影响范围;基于提示信息对交通流的影响,以饱和状态为临界标准,确定了所需发布提示信息的范围;分析在实施人口限流和出口分流措施后交通波与事故波的运行性质,根据分流路径上等效的通行能力确定各个出口的最大分流量,得到分流信息的发布范围．研究结果显示：分流后事故影响范围减小了78％．     

基于交通流量的城市交叉口事故预测研究——以广州市为例

通过对广州市天寿路交叉口高峰时段的流量调查及广州市的交通事故数据分析,发现北京市与广州市交通流量与事故数据存在相近性关系。应用线性回归分析法、事故率法建立北京市交通流量与交通事故数之间的一元线性关系模型,对广州市某交叉口的交通事故数进行预测分析。结果表明,在交通流量高峰时段,影响交通事故的最主要因素为交通流量,交通流量对于快速处理的事故影响作用大于一般事故;在交通流量相当小时段,交通事故存在着很大的偶然性,两者的关联度不高。     

道路交叉口与交通安全的关系

道路交叉口是道路交通的枢纽,往往也是交通事故的高发点。国内城市的统计资料表明,道路交叉口的交通事故约占全部事故的30%左右。由此可见,道路交叉口对整个道路交通系统的安全水平有着十分重要的影响。因此,深入研究道路交叉口交通事故的原因,进而提高道路交叉口的交通安全水平,具有十分重要的意义。     

灰色关联分析法在公路交通事故黑点成因分析中的应用

针对公路交通事故黑点原因的不确定性,本文从人、车、路、环境4个子系统整体出发,确定与事故相关的主因素。采用概率统计方法确定各主因素的主元素,并运用灰色关联分析法,对各主元素的事故指标进行统计分析,计算其关联系数及关联度,最终通过各主元素关联度的大小来确定事故黑点成因。     

渝宜高速公路超速与安全的相关性研究

超速行驶目前已成为困扰我国交通界的一大难题,且是诱发道路交通事故的主要原因之一。它不仅导致了交通事故数的增加,同时也加剧了事故的严重性。通过对重庆市渝宜高速公路事故原因进行分析,采用超速事故比和超速死亡比两项指标来衡量超速行驶造成的道路交通事故数量和事故严重程度,并对其超速状况进行详细分析,最后提出从合理设置限速、严格执法并加强信息诱导、加强道路交通安全宣传入手,提倡系统地、综合地解决超速这一复杂问题,提出超速行驶违法行为预防对策。     

交通事故黑点鉴别实践中存在的问题与对策

治理改善道路黑点可以有效地降低交通事故的发生率与损失后果,科学合理的黑点鉴别则是整个治理环节中的关键一步。文章首先从鉴别方法、资料数据以及管理体制等方面,分析了黑点鉴别实践中存在的问题,然后提出了改进黑点鉴别管理的一些对策性建议。