基于随机森林与FP-growrh算法的山区追尾事故数据分析

传统的离散选择模型在分析事故数据过程中,容易出现模型假定条件不满足的现象。基于此背景,文中收集了2012-2017年昌金及泰赣山区高速公路的948条追尾事故数据,从非参数方法的角度对山区追尾事故进行分析。首先,利用随机森林算法对追尾事故数据进行了模型训练。模型中树的数量为144棵,预测效果最优,精度为0.778;进一步设置因素重要度阈值0.05,剔除了潜在风险因素中的星期、疲劳驾驶、超速、性别4个因素,筛选出10个重要度相对较高的因素。最后,利用FP-growrh算法训练得到40条频繁项集及关联规则。结果表明,FP-growrh算法可以有效说明潜在风险因素间、潜在风险因素与事故严重程度的关联程度。