数据分析在道路交通事故中的研究与应用

发布时间：2020-11-15 01:26

　　 随着我国社会经济的不断发展,机动车保有量和驾驶员的不断增加,道路交通事故随之连年攀升。交通事故的频发不但威胁着人民群众的生命财产安全,还影响了国民经济的发展,社会的稳定以及和谐社会的建设。交通管理部门作为处理道路交通事故的主管职能部门,在长期处理交通事故的过程中,积累了许多有关道路交通事故的数据。为了更好地分析交通事故的成因和背后隐藏的规律,更好地为交通管理部门的决策者提供有价值的参考信息,更好地预防道路交通事故发生和保护人民群众的生命财产安全,如何从海量的道路交通事故数据中挖掘有实用价值的知识信息,是摆在交通管理部门和交通事故研究者面前的一个重要问题。本文首先分析了我国道路交通安全的现状,对比了国内外道路交通事故数据分析的发展概况,提出了将数据挖掘技术应用于道路交通事故分析的重要意义。其次,详细介绍了数据挖掘技术的背景、概念、特点和步骤,逐个分析了数据挖掘的各项功能,并着重阐明了关联规则和Apriori算法的相关概念和内涵,同时对数据预处理和数据仓库作了简要介绍。再次,介绍了道路交通事故数据的特点,从法律层面对道路交通事故的定义作了阐释,并对道路交通事故形成的原因作了全面客观分析,还介绍了现阶段我国交通管理部门对道路交通事故数据的调查和采集情况。据此,提出了道路交通事故数据仓库的数据模型,使用SQL语言对数据模型进行了描述,指明了针对道路交通事故数据的多维Apriori改进算法。最后,设计了以多维Apriori算法为核心的道路交通事故分析系统,并对交通事故数据进行了分析挖掘,得到了多项有价值的关联规则,并提出了相应的措施和建议。
【学位单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP311.13;U491.31
【部分图文】：

浙江工业大学硕士学位论文第 2 章 数据挖掘的相关理论2.1 数据挖掘的概念、特点和步骤2.1.1 数据挖掘的概念数据挖掘（DM，Data Mining），是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们预先不知道的、但又有潜在价值的信息和知识的过程许多人经常将这一概念等同于数据中的知识发现（KDD，Knowledge Discovery in Database[28]，还有一些术语与数据挖掘具有类似的含义，例如：知识提取、数据/模式分析、数据捕捞、信息发现等[29]。另一部分人则将数据挖掘视为数据中的知识发现过程中的一个步骤如图 2.1 所示。

浙江工业大学硕士学位论文传统的数据分析相比，最本质的区别在于传统的数据分析，是在人们预先设定条件的情况下得到信息或可视化结论，并没有深入研究发生的原因。而数据挖掘则是在没有明确前提假设的情况下挖掘信息，所得到的信息具有未知性、有效性和实用性等特点，可以帮助决策者预测未来可能发生的行为，辅助决策者作出决策[34]。2.1.3 数据挖掘的步骤数据挖掘的核心涉及人工智能、机器学习和统计等技术，并非是这些技术的一个简单机械组合，而是一个反复迭代的、不可分割的人机交互处理分析过程。宏观上，数据挖掘主要有三个步骤组成，即数据整理、数据挖掘算法执行和结果的解释和评估，也可以细分为数据准备、数据选择、数据预处理、数据转换、确定目标、选择算法、数据挖掘算法执行、模式解释和知识评估九个步骤[35]，参见图 2.2。

据已知的类别去分析挖掘新的数据，而聚类分析则不同，聚类分析事先不知道如何分类或者不知道要分成几类，它把相互聚集的、相似性较高的数据作为一个类呈现给用户。2.2.4 偏差分析偏差分析，也可称之为离群点分析或异常分析。在数据挖掘中，用户有时不光关心数据间内在的关联规则或类型，反而关注数据的意外情况，也就是数据库中所存在的有偏差的异常数据。这些出现偏差的异常数据，是需要与一定的参照做对比而挖掘得出的。偏差分析被广泛应用于信用卡欺诈监测、骗保监测等领域。2.2.5 序列分析序列是指事件按照某一特定顺序组成的有序列表，主要包含时间序列、符号序列和生物学序列。序列分析就是针对这些特定的序列数据进行挖掘提取知识。序列分析被广泛应用于股票市场、自然观测、购物习惯分析、Web 点击流分析、DNA 生物研究等领域。综上所述，数据挖掘的常用功能，如图 2.3 所示。
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本文编号：2884175