四川省道路交通事故数据分析及预测

发布时间：2020-03-18 19:08

【摘要】：道路交通安全关系到人们乘车出行的安全,交通事故的频繁发生,威胁我国社会稳定,和人民的财产安全。由世界卫生组织预测,道路交通的伤害会逐年上升。据国家统计局颁布的数据,我国的交通事故形势也非常严峻,严重的交通事故问题对我国经济发展、社会安定有极大的影响。为缓解并减少交通事故的发生,全面、准确了解造成道路交通事故发生的因素,必须对历史道路交通数据进行分析及数据预测。前期以四川省道路交通事故为例,采集原始道路交通事故数据为基础,统计道路交通事故造成的结果,分析数据,获得事故造成的原因、因素,发现与道路交通事故的发生有强关联的因素,并挖掘其隐含的规律,采用基于双权重粒子群优化支持向量回归的算法,构建交通事故发生数预测模型,对事故发生数进行预测。最后,移植算法,开发道路交通事故数据分析预测系统,为后续的研究提供便利。主要工作如下:(1)针对数据的获取问题,采集四川省交通事故未经处理的原始数据,统计道路交通事故所造成的结果,简要分析数据,分别从人、车、路、环境四个角度,解析数据构成,并且从若干个子因素方面分析交通事故情况,多因素综合分析道路交通事故。(2)针对使用关联规则Apriori算法挖掘数据,产生大量无效、冗余数据规则的不足,利用灰色关联分析方法与Apriori算法相结合,利用前者把握感兴趣的方向,减少冗余规则的产生,方便数据规律的发现。将此方法运用在四川省道路交通事故数据上,与仅采用Apriori算法相对比,实验结果表明:此算法的时间缩短了近40%,冗余规则减少了近50%。由此挖掘出道路交通事故数据之间有趣的联系,并证明了灰色关联分析与Apriori算法相结合方法的有效性。(3)为克服数据样本少,单方面分析交通事故,及以年份为单位进行预测的不合理性,采用改进的双权重粒子群优化算法,优化支持向量回归算法参数的选取,排除凭借经验获取参数的盲目性和随机性,使获得最优参数组合,提高模型的预测精度。通过对成都市2012年到2016年道路交通事故历史数据训练和预测,将结果与标准粒子群优化算法与网格划分算法优化SVR参数的结果相对比,所建模型的RMSE为0.408249、MAE为0.166667、MAPE为0.0277778、相关系数为98.5064%,均优于另外两个方法,证明了其具有更好的预测能力。(4)开发道路交通事故分析及预测子系统,此系统属于交通事故分析与预测系统的一部分。将Apriori、DWPSO-SVR等算法进行移植,实现在编写程序过程中,调用相应的方法,执行对应的算法。最终实现读取数据、分析数据、预测数据功能,并以折线图,柱状图的形式直观展现数据信息。系统可让政府交通主管部门,熟悉造成交通事故发生的因素,和下月交通事故可能发生的数量,为决策人员提供数据支持和决策指导。对道路交通事故数据进行统计分析,得知交通事故的发生是多方面的结果,利用灰色关联分析与Apriori算法相结合分析数据,找到了与交通事故发生有强关联的若干因素,并挖掘出了它们的内在联系。在此基础上,运用改进的DWPSO-SVR算法对数据进行预测,预测结果的评价指标均优于另外两个方法,证明预测效果较好。
【图文】：

1 绪论道路交通运输是国家运行的重要载体，与人们的工作、生活密切相关，是保证国家正常运行的大动脉。央视网 2018 年 12 月 02 日从公安部获悉，全国机动车保有量已达 3.25 亿辆，机动车驾驶人达 4.07 亿人，每百户家庭私家车拥有量已超过 40 辆[1]。近年来，机动车保有量、国家公路里程数不断的增加，汽车行业的蓬勃发展，国家对网约车的开放态度，极大方便了人们的生活。与此同时，也带来了一系列的社会问题，图 1.1、1.2 分别为车祸现场图和事故现场图。据 WHO 预测，2020 年的交通事故在人类异常死亡直接原因列表中，位列第三。道路交通事故（Road traffic accidents，RTA）已经成为社会乃至全球不可忽视的问题，给国家和人民造成损失。因此，分析交通事故的特点，预测交通事故的数量，亟不可待。本课题以四川省交通运输厅道路运输管理局合作项目支持为背景，对四川省道路交通事故数据分析及预测进行研究。

1 绪论道路交通运输是国家运行的重要载体，与人们的工作、生活密切相关，是保证国家正常运行的大动脉。央视网 2018 年 12 月 02 日从公安部获悉，全国机动车保有量已达 3.25 亿辆，机动车驾驶人达 4.07 亿人，每百户家庭私家车拥有量已超过 40 辆[1]。近年来，机动车保有量、国家公路里程数不断的增加，汽车行业的蓬勃发展，国家对网约车的开放态度，极大方便了人们的生活。与此同时，也带来了一系列的社会问题，图 1.1、1.2 分别为车祸现场图和事故现场图。据 WHO 预测，2020 年的交通事故在人类异常死亡直接原因列表中，位列第三。道路交通事故（Road traffic accidents，RTA）已经成为社会乃至全球不可忽视的问题，给国家和人民造成损失。因此，分析交通事故的特点，，预测交通事故的数量，亟不可待。本课题以四川省交通运输厅道路运输管理局合作项目支持为背景，对四川省道路交通事故数据分析及预测进行研究。
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;U491.3

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本文编号：2589066