《2024年基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》范文 .pdf

《基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》篇一

一、引言

道路交通事故是全球范围内普遍存在的社会问题，对人们的

生命财产安全构成严重威胁。为提高交通安全，准确把握交通事

故发生的特点及原因，我们需要运用先进的科学方法进行分析。

本篇文章主要探讨了基于数据挖掘的道路交通事故分析方法。利

用这种方法，可以快速、准确地从大量交通事故数据中提取有价

值的信息，为预防和减少交通事故提供科学依据。

二、数据挖掘技术概述

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它通过

分析数据的内在联系和规律，揭示隐藏在数据中的知识和模式。

在道路交通事故分析中，我们可以利用数据挖掘技术，从交通事

故记录中提取相关特征信息，如事故类型、时间、地点、人员伤

亡情况等，为后续的交通事故原因分析和预防提供依据。

三、道路交通事故数据挖掘过程

1.数据准备：收集历史道路交通事故数据，包括事故地点、

时间、事故类型、人员伤亡情况等。同时，对数据进行清洗和预

处理，确保数据的准确性和完整性。

2.特征提取：从交通事故数据中提取关键特征信息，如事故

地点类型（城市道路、高速公路等）、事故时间（白天、夜晚

等）、事故原因（驾驶员失误、道路状况等）。

3.数据建模：运用统计学、机器学习等方法，建立事故预测

模型和原因分析模型。例如，可以使用聚类分析方法对事故地点

进行分类，以便更好地分析各类地点的交通事故特点；可以使用

决策树或神经网络等方法，分析事故原因与事故后果之间的关联

关系。

4.结果分析：根据模型结果，分析道路交通事故的分布特点、

发展趋势和影响因素。例如，可以分析出某类地点的交通事故发

生率较高，从而采取相应的预防措施；可以分析出驾驶员失误是

导致事故的主要原因之一，从而加强驾驶员的培训和管理。

四、基于数据挖掘的道路交通事故分析应用

1.事故预测：通过建立预测模型，可以对未来一段时间内的

交通事故进行预测，以便提前采取预防措施。

2.原因分析：通过分析事故原因与事故后果之间的关联关系，

可以找出导致事故的关键因素，为制定针对性的预防措施提供依

据。

3.政策制定：根据道路交通事故的特点和影响因素，为政府

和相关机构提供制定交通安全政策的依据。例如，可以针对事故

高发地点的特点，制定相应的交通管理政策；可以针对驾驶员失

误的主要原因，制定加强驾驶员培训和管理的政策。

五、结论

基于数据挖掘的道路交通事故分析方法具有快速、准确、全

面等优点，能够为预防和减少交通事故提供科学依据。通过数据

挖掘技术，我们可以从大量交通事故数据中提取有价值的信息，

揭示隐藏在数据中的知识和模式。同时，我们还可以根据分析结

果制定针对性的预防措施和交通安全政策，提高道路交通的安全

性。然而，数据挖掘技术在道路交通事故分析中的应用仍需进一

步研究和探索，以更好地服务于交通安全事业。