| 基于主成分-聚类分析的事故热点识别方法研究 |
| |
| 引用本文： | 陶刚,闫永刚,刘俊,邹娇.基于主成分-聚类分析的事故热点识别方法研究[J].交通标准化,2014(23). |
| |
| 作者姓名： | 陶刚 闫永刚 刘俊 邹娇 |
| |
| 作者单位： | 1. 长安大学信息工程学院，陕西 西安 710064; 城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室，安徽 合肥 230088; 安徽科力信息产业有限责任公司，安徽 合肥 230088
2. 城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室，安徽 合肥 230088; 安徽科力信息产业有限责任公司，安徽 合肥 230088 |
| |
| 摘 要： | 为提高道路交通安全性，消除事故隐患，提出了一种应用主成分-聚类分析的热点识别方法，以主成分分析法量化各路段的安全性并提取主分量，利用Canopy-K Means组合聚类算法对主成分综合评价函数进行聚类划分，筛选出事故热点路段，通过对G50沪渝高速安徽段的热点路段识别结果表明：主成分-聚类分析法既能进行科学的事故统计分析，有效识别事故热点路段，又能充分反映各路段的实际交通安全情况，可为道路交通安全的改善决策提供科学、合理的决策依据。
|
| 关 键 词： | 事故热点 主成分分析 K-Means Canopy |
Traffic Accident Hotspot Identification Method Based on Principal Component-Cluster Analysis |
| |
| TAO Gang,YAN Yong-gang,LIU Jun,ZOU Jiao.Traffic Accident Hotspot Identification Method Based on Principal Component-Cluster Analysis[J].Communications Standardization,2014(23). |
| |
| Authors: | TAO Gang YAN Yong-gang LIU Jun ZOU Jiao |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | accident hotspot principal component analysis K-Means Canopy |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
