基于数据挖掘的高速公路货车交通事故影响因素关联分析研究

• 作者: 李振明 樊运晓 牛毅
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高速公路 货车交通事故 影响因素 数据挖掘 关联分析 Apriori关联算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 180-188
• 页数: 9页
• 分类号: X928
• 字数: 8927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2020.04.024

摘要

为深入挖掘高速公路货车交通事故影响因素间的复杂关联关系,以2012 2017年浙江省辖区内高速公路37万起货车交通事故数据为样本数据,基于社会网络分析法、Apriori关联算法和可视化等数据挖掘技术,构建从宏观到具体的详细关联规则挖掘流程,实现对浙江省内高速公路货车交通事故发生时间、事故形态、事故地点(桩号)和事故原因等七类事故影响因素间关联关系的深层次分析.结果 表明:高速公路货车交通事故的时空分布规律显著;不同路段在安全状况、事故原因和事故发生时间上的差异性很大;死亡事故多发于凌晨时段,且多由疲劳驾驶引发;高速交通数据采集系统需进一步完善.针对事故多发路段、疲劳驾驶、车辆安全监管等热点问题,结合高速公路一线交警及管理部门的实践经验和迫切需求,提出了具有针对性的事故预防及安全管理对策与建议措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振明	浙江工业大学安全科学与工程系	35	156	7.0	10.0