基于K-Means聚类算法的高速公路事故多发路段鉴别 |
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引用本文: | 吴志敏,黄觉,向崎.基于K-Means聚类算法的高速公路事故多发路段鉴别[J].中外公路,2022(6):260-264. |
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作者姓名: | 吴志敏 黄觉 向崎 |
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作者单位: | 1. 广东华路交通科技有限公司;2. 广东省路桥建设发展有限公司 |
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摘 要: | 为鉴别高速公路事故多发路段,该文提出了一种基于K-Means聚类算法的事故多发路段鉴别方法。针对事故严重程度,引入路产损失与平均伤亡赔偿金作为当量事故数评定指标,对传统的当量事故数进行改进。根据改进当量事故数统计分布特征确定路段划分长度,结合累积频率法对事故多发路段进行初步鉴别。采用K-Means聚类算法对初选的事故多发路段进行聚类分析,得出最终的事故多发路段。为验证所提方法的正确性,对广(州)—梧(州)高速公路河口至平台段事故多发路段进行鉴别。结果表明:相比传统当量事故数,改进当量事故数更能反映事故严重程度;改进当量事故数服从负二项分布,可根据其统计分布特征得出客观的路段划分长度;采用K-Means聚类算法筛选结果优于DBSCAN算法,其筛选的事故多发路段总长度占初选结果的66.7%,该方法可为高速公路事故多发路段治理提供强有力的理论依据。
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关 键 词: | 事故多发路段 路段划分长度 聚类分析 负二项分布 高速公路 |
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