109609字博士毕业论文基于数据采集的道路交通事故原因研究
论文类型：博士毕业论文
论文字数：109609字
论点：交通事故,道路,事故
论文概述：
本文是博士学位论文，本文从研究思路、模型建立、求解算法等角度进行综述、分析、归纳和总结了国内外相关理论研究方法与成果。
论文正文：
1导言
影响道路交通事故的因素很多且复杂，涉及人、车、路、环境等方面，总体上可分为静态因素和动态因素。静态因素是指在一段时间内静态或缓慢变化的因素，包括路面结构、线性设计、驾驶环境、车辆状况等。动态影响因素是随时间变化的因素，包括交通流量因素、气候因素、驾驶员行为等。因此，从影响因素的角度来看，道路交通事故可以表达为人、车、路、环境等动静态因素失衡造成人或物同时损失的过程。为了有效预防和控制道路交通事故，显著降低事故危害，世界各国学者和管理者致力于研究道路交通事故的发生规律，通过揭示影响因素及其作用规律，预测交通事故的发展趋势，建立交通事故预防机制，提高整个道路交通系统的安全水平。然而，道路交通事故是概率很小的随机事件，其发生具有偶然性和模糊性。很难通过实验手段真实地反映事故过程，也很难分析实验环境中各种相关因素对事故严重程度的影响。因此，在实际研究工作中，道路交通事故的分析研究一般以历史事故数据为研究对象，相关理论和方法大多是以针对历史事故数据的事后研究为出发点提出的。研究的具体内容包括事故调查、事故统计、事故预测、事故原因分析、交通安全状况评价、安全改进措施等。范围涉及从宏观到微观的不同方面。
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2国内外研究综述
2.1道路交通事故严重度分析方法
近年来，国内外学者在事故严重度分析领域的研究逐渐从最早的基于统计方法的描述性简单分析转向多元复杂建模分析。离散选择模型和智能分类模型都有明显的优缺点，分别适用于不同的数据格式和分析需求。离散选择模型对变量之间的关系有预设的假设。一旦实际情况不符合模型的假设，模型就会产生非常大的误差。然而，实际道路交通事故分析问题中的变量非常复杂，并且存在一些数据噪声或异常点，因此离散选择模型难以应用于复杂问题的处理。与离散选择模型相比，类似人工神经网络的智能分类模型不需要任何先验假设和变量分布要求。通过数据准备过程，该模型适用于各种数据类型，具有较好的分类精度和泛化能力。然而，基于非参数的智能分类模型也有其固有的缺陷。首先，模型的效果是通过训练过程中的分类准确率来衡量的，这使得模型特别容易受到不平衡样本的影响。为了获得更高的全局分类精度，少数类别样本更有可能被错误划分。
2.2道路交通事故预测
交通事故预测是对未来道路交通事故发生情况的估计和推测，其定量预测方法根据预测范围分为宏观预测和微观预测。宏观预测是预测和分析一个国家、地区或城市事故的总体水平。预测的目的是分析和研究社会经济发展、人口变化、汽车保有量、非机动车保有量以及交通法律和政策对交通安全的影响。交通事故宏观预测可以全面分析大区域的路网安全，预测交通安全的变化趋势，为制定宏观道路交通安全政策和分析评价区域交通安全形势提供依据。相应地，交通事故的微观预测基于发生在十字路口和路段的小规模事故，或者特定的事故类型。预测重点是分析事故发生时影响交通安全的因素，如人、车、路和环境，最后提出具体的道路安全设计、交通工程设施和交通安全管理措施的指导和建议。
3道路交通事故影响因素分析及信息收集.........21
3.1道路交通事故影响因素分析.........21
3.2道路交通事故信息收集现状........26
3.3事故因素指标分析的统计分布特征...................33
4道路交通事故严重性分类识别模型........41
4.1支持向量机……41
4.2基于胎压监测系统的事故严重性分类和识别模型........50
5道路交通事故时间序列组合预测及趋势分析……65
5.1基于SVM的综合预测模型......65
5.2基于信息粒化的SVM道路交通事故指标趋势分析........79
6基于数据挖掘的道路交通事故原因分析
6.1基于两步BIRCH算法
的道路交通事故分布特征挖掘在数据挖掘领域，聚类分析是研究“物以类聚”问题的有效分析方法。聚类和分类的区别在于前者是一个无监督的学习过程，即它不预先制定分类标准，而是根据数据的特征及其本质上的“相似度”自动分组，使得群体中个体的结构特征具有更大的相似性，而群体中个体的特征具有更小的相似性。虽然无监督学习过程可以充分挖掘数据规律，但其结果既包括有实际意义的规律，也包括无实际意义的规律。因此，在大多数情况下，聚类分析方法被用来分析数据特征。除了根据特定的研究目标划分数据集并执行相应的数据预处理之外，研究者还需要根据专业经验来区分和评估聚类结果。本章以伤害事故和死亡事故数据为研究对象，运用聚类分析方法，进行道路交通事故分布特征聚类分析，探索事故影响因素之间的差异，并通过解读各种事故影响因素的聚类特征，挖掘事故因素分布规律，为提出更有针对性的道路交通安全改善措施提供理论依据。
6.2基于决策树模型的道路交通事故原因分类识别
决策树由于其卓越的数据分析效率和直观易懂的特点，在交通领域得到了广泛的应用。通过对前段特征的聚类分析，发现事故原因(违法行为)作为道路交通事故信息数据集中唯一的后续调查指标，与道路交通事故密切相关。虽然目前的事故原因索引代码过于强调人为因素，为确定后续事故的责任和处理提供依据，但从事故趋势的角度来看，该索引仍然包含大量可挖掘的信息，特别是机动车驾驶员违法行为与道路交通事故潜在风险之间的关系。因此，本节提出了一种基于决策树的道路交通事故分类识别方法。通过对事故信息数据集的分析，确定与事故原因相关的各种属性变量，实现事故原因的分类和识别。
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7研究结论和前景
将数据挖掘技术应用于道路交通事故数据分析，提出了一种基于数据挖掘的道路交通事故分析系统。重点研究交通事故研究中的三个关键问题:事故严重度分析、事故预测和事故原因分析。研究成果主要体现在以下几个方面:
1。在国内外研究综述中，通过对道路交通事故严重程度、事故预测理论和方法以及事故数据挖掘的分析，从研究思路、模型建立和求解算法等方面总结、分析、归纳和总结了国内外相关理论研究方法和成果。
2。为了实现对数据挖掘非常重要的数据准备过程，着重分析了道路交通事故中人、车、路、环境等背景因素的分布特征和影响机制。在充分理解背景因素指标所反映的物理意义的基础上，研究比较了各国道路交通事故信息采集技术和数据特征的异同，重点分析了我国当前道路交通事故信息采集领域，特别是事故信息数据结构的现状和特点，为下一步的数据准备工作奠定了基础。
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参考文献(省略)