基于贝叶斯网络城市道路交通事故成因分析
这是一篇关于贝叶斯网络,多分类Logistic回归,交通事故,成因分析的论文, 主要内容为随着经济的高速增长和车辆的增多,城市道路交通事故率不断上升。不仅对百姓人身安全造成威胁,而且对个人财产和社会经济也造成了巨大损失。因此,城市交通事故频发已成为一个亟待解决的重要问题,对交通事故的成因分析,正是降低事故率、减少事故频发的关键所在。本文主要结合人、车、路、环境四大交通基础元素,运用统计分析与数据挖掘工具来探索道路交通事故的成因。选择经济相对落后的中部地区贵阳市和经济发达的东部地区上海市为研究对象,截取2015年两个城市交通事故数据,并利用Python中pyspider爬虫系统获取外部互联网数据,首先将不同来源数据进行集成,将其多个数据表按照关键字进行融合和重新编码,对数据进行统计分析和可视化分析,来展示影响交通事故发生的相关因素;对事故发生时间、肇事者年龄和驾龄,以及事故车辆品牌的词云图进行分析,并对上海市和贵阳市的事故多发路段进行热力图比较。其次,运用多分类Logistic回归模型,以过失行为导致的事故类型为基准,来探究交通事故不同类型下影响各因素的重要程度。然后,结合可视化分析和多分类Logistic回归模型研究结果,对变量进行特征选择并构建贝叶斯网络模型,探究交通事故发生类型及其影响因素之间的复杂关联性和内在影响,找出事故链条;基于分析结果并结合实际情况,深入剖析交通事故发生的具体原因,为交通事故的预防和解决提供理论参考。最后,结合全文的分析结果,对道路交通事故成因从宏微观角度进行总结与归纳,并从宏观和微观层面给出具有现实性的建议,为政府决策提供参考依据。
基于贝叶斯网络城市道路交通事故成因分析
这是一篇关于贝叶斯网络,多分类Logistic回归,交通事故,成因分析的论文, 主要内容为随着经济的高速增长和车辆的增多,城市道路交通事故率不断上升。不仅对百姓人身安全造成威胁,而且对个人财产和社会经济也造成了巨大损失。因此,城市交通事故频发已成为一个亟待解决的重要问题,对交通事故的成因分析,正是降低事故率、减少事故频发的关键所在。本文主要结合人、车、路、环境四大交通基础元素,运用统计分析与数据挖掘工具来探索道路交通事故的成因。选择经济相对落后的中部地区贵阳市和经济发达的东部地区上海市为研究对象,截取2015年两个城市交通事故数据,并利用Python中pyspider爬虫系统获取外部互联网数据,首先将不同来源数据进行集成,将其多个数据表按照关键字进行融合和重新编码,对数据进行统计分析和可视化分析,来展示影响交通事故发生的相关因素;对事故发生时间、肇事者年龄和驾龄,以及事故车辆品牌的词云图进行分析,并对上海市和贵阳市的事故多发路段进行热力图比较。其次,运用多分类Logistic回归模型,以过失行为导致的事故类型为基准,来探究交通事故不同类型下影响各因素的重要程度。然后,结合可视化分析和多分类Logistic回归模型研究结果,对变量进行特征选择并构建贝叶斯网络模型,探究交通事故发生类型及其影响因素之间的复杂关联性和内在影响,找出事故链条;基于分析结果并结合实际情况,深入剖析交通事故发生的具体原因,为交通事故的预防和解决提供理论参考。最后,结合全文的分析结果,对道路交通事故成因从宏微观角度进行总结与归纳,并从宏观和微观层面给出具有现实性的建议,为政府决策提供参考依据。
基于数据挖掘技术的交通事故信息系统的研究与应用
这是一篇关于数据挖掘,聚类分析,关联分析,交通事故,J2EE,信息系统的论文, 主要内容为数据挖掘是近年来发展起来的技术,应用数据挖掘,人们可以将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中,为科学决策提供支持,以便快速地获取知识以及应用于决策领域,已经成为当前信息处理中的热门课题之一。 本文分析了道路交通事故信息管理中的关键问题,第一:找出交通事故多发地点(段);第二找出道路交通事故的主要诱因,这两个问题可以采用数据挖掘理论中的聚类方法和关联分析方法进行分析。 本文对实现于交通事故多发点段智能排查方法进行了研究与设计,提出了一个基于数据挖掘技术的排查方法。基于密度聚类分析的DBSCAN方法可以有效的对空间中的点集合进行聚类。在事故信息的关联发掘问题上,由于交通事故属性数据是一种多维的数据结构,而一般的关联规则挖掘算法不适合对多维的数据模型进行挖掘。因此,本文对经典的Apriori算法进行了改进,提出了一种针对交通事故属性数据模型分析的多维数据关联算法,增强了算法对于多维数据的处理能力。 在以上研究工作的基础上,本文利用J2EE和JSP的强大功能,采用JSP+JavaBean+Servlet的三层结构,设计了交通事故数据挖掘系统的总体框架并且实现了数据挖掘模块和数据挖掘结果显示等功能。并采用塔里木石油公路交通事故数据进行了分析验证,系统能够对事故数据进行有效的分析,并展现分析结果,大大地提高了对交通事故信息的分析能力。
新冠肺炎疫情影响下道路交通事故变化规律研究
这是一篇关于新冠肺炎疫情,交通事故,变化规律,事故预测,干预分析模型的论文, 主要内容为新冠肺炎疫情凭其传染性强和危害性大,正在改变全世界人民的生活和出行方式,世界各国为积极应对新冠肺炎疫情且采取了不同程度上的管控、封锁形式来阻止新冠肺炎蔓延。因此,疫情影响下交通出行发生了较大变化,公共交通停运、市民减少非必要出行、鼓励私家车出行等管控措施在一定程度上会对交通造成正面影响,例如汽车尾气排放减少、交通事故数量减少等。但相关研究也表明疫情同样会造成危险驾驶行为的增加、事故严重程度的上升等负面影响,疫情对交通事故的影响还存在一定的争论。目前针对我国新冠肺炎疫情影响下交通事故变化规律研究较少,进一步进行量化分析的研究更加稀缺。因此,针对我国受疫情影响城市的交通事故变化规律开展研究,建立新冠肺炎疫情对交通事故影响的干预分析模型,对定量研究新冠肺炎疫情对交通事故的影响具有重要意义。本研究对我国受疫情影响程度不同的两个城市进行交通事故变化特征探索,并基于W市简易交通事故数据,最终建立了新冠肺炎疫情对交通事故影响的干预分析模型。首先,本研究获取了W市与S市历史交通流、交通事故数据。采用大数据处理方法计算出平均行驶速度,每日交通流量等交通流相关指标;并通过QGIS及其他数据处理方法得到事故点位、每日事故数量、一般事故占比等交通事故相关指标,并搜集两市新冠肺炎疫情管控政策,构建了考虑疫情影响的交通事故数据集。其次,从三个层面来对交通事故特征变化进行分析:新冠肺炎疫情影响下总体趋势、2019年与2020年同期对比和新冠肺炎疫情不同管控阶段(预警、阻断、管控、复苏)。量化分析结果表明交通事故及交通流量都呈现出下降-低谷-回升的趋势,受疫情影响越严重,则该趋势持续时间越长;交通流量、事故数量在回升后,均超过往年水平;相比于2020年其他时间段,在交通管控政策逐渐放松的时间段一般事故数量占比剧烈增长,且一般事故数量回升速度较简易事故数量更快。接着,利用小波变换探索简易交通事故变化趋势,分别采用反向传播神经网络和长短时记忆神经网络两种机器学习方法与霍尔特温特斯模型和整合移动平均自回归模型时间序列分析方法,对不受疫情影响时间范围内的近似序列进行拟合,用于估计不受疫情影响的交通事故数量水平。建模分析结果表明,在模型拟合优度方面:反向传播神经网络>长短时记忆神经网络>霍尔特温特斯模型>整合移动平均自回归模型。结合预测效果以及历史简易交通事故数量变化规律,进一步确定了选择反向传播神经网络NET1(4,10,1)预测结果,这是由于反向传播神经网络在模型拟合效果方面表现较好,且可以预测类似往年同期交通事故数量变化趋势。基于预测结果与实际数据计算残差序列,即为新冠肺炎疫情对交通事故的影响。通过对该影响进行阶段划分,结合新冠肺炎疫情交通管控政策对事故变化规律进行总结与分析。最后,对残差序列进行平滑处理,二阶差分后,采用滞后两阶的滑动平均模型MA(2)对残差序列进行拟合,R2=0.993,拟合优度较好。根据近似序列及残差序列拟合值建立净化序列。采用反向传播神经网络NET2(4,10,1)对净化序列进行拟合,并结合干预效应拟合式,最终建立新冠肺炎疫情对交通事故干预分析模型,模型预测结果表现较好。综上,本研究对我国受疫情影响程度不同的两个城市进行交通事故特征变化分析,并基于交通事故数据,最终建立了新冠肺炎疫情对交通事故影响干预分析模型,且模型预测效果较好。该模型可以用于预测重大突发公共卫生事件对交通事故造成的影响,当未来出现严重程度类似新冠肺炎疫情的重大突发公共卫生事件并采用类似严厉的交通管控政策时,可以采用该模型对交通事故数量进行预测,并为疫情不同阶段交通管控政策制定提供支持。
基于iOS系统交通事故预警平台的设计与搭建
这是一篇关于交通事故,预警平台,消息推送,iOS系统的论文, 主要内容为随着我国居民人均消费水平提高和汽车工业的飞速发展,汽车已经成为中国社会不可缺少的一种普通交通工具。而伴随汽车保有量的增加,当前我国交通安全形势却急速恶化。在复杂多变的城市路网或恶劣天气环境下的高速公路,驾驶员经常因为缺乏有效获取交通信息的途径而失去对道路路况信息的了解,从而产生不必要的交通延误甚至交通事故。 对近些年发生的部分交通事故进行分析之后,论文提出了一种通过手机等常用电子设备为驾驶员提供合理可行的交通事故预警信息的设想,进而开发并实现了一套基于iOS系统的交通事故预警平台。预警平台通过对驾驶员及其所在车辆进行定位,为其提供所在位置一定范围内具有针对性的交通事故预警信息,方便驾驶员及时了解前方道路的交通状况。在路网出现交通事故的情况下,交警等相关部门通过事故管理服务器将预警信息及时发布,收到预警信息提示的驾驶员有充分时间采取应对措施,有效降低事故的二次发生。 交通事故预警平台包括基于iOS的交通事故预警程序AccidentBroadcast和交通事故管理服务端TrafficAccidentForecast两个子系统。应用Xcode4.3开发工具对AccidentBroadcast程序进行开发并实现程序定位与消息推送等功能；预警信息发布平台TrafficAccidentForecast是基于MyEclipse10.1工具开发的JSP服务器。道路发生交通事故之后,包括事故发生地点、发生时间、事故详情、事故等级等相关信息由相关部门检测、确认并在服务器中建立预警信息,通过无线网络推送到iOS设备终端。 根据系统开发的要求,论文对交通事故预警平台进行了分类测试,主要对基于iOS系统的AccidentBroadcast程序进行界面切换、操作、定位与消息推送等核心功能的测试。通过软件测试结果,修正AccidentBroadcast程序的自动定位功能并逐步完善程序结构。最终使AccidentBroadcast与TrafficAccidentForecast协调工作,能够实现课题最初设计的主要功能。 论文通过对交通事故预警平台进行搭建与实现,建立了一种实验性的交通信息预警机制,为今后交通信息诱导技术发展提供一套具有参考价值的设计方案。
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