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数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究.docx

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数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究.docx

上传人:niuwk 2024/6/27 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究随着我国经济的快速发展,城市化水平不断提高,人口和车辆数量不断增加,交通事故问题日益凸显。中小城市交通事故频发,无论是造成财产损失,还是人员伤亡,都对社会和人民群众造成了极大的损失。因此,针对中小城市交通事故的原因和规律进行分析,是非常必要的。数据挖掘技术是一种从大型数据集中提取并识别有意义的信息的过程,为复杂的实际问题提供了能够有力支持的方法和技术。利用数据挖掘技术对中小城市交通事故进行分析,可以识别出事故的主要因素,找到事故发生的规律,及时采取措施改善交通状况。一、中小城市交通事故的现状中小城市交通事故问题的出现与城市化水平的发展程度有关。目前,我国中小城市交通事故尚未得到解决。在人口和车辆数量增加的同时,中小城市的交通道路和规划也没有跟上速度。随意乱停车、非机动车混乱行驶、加油站、交通信号和树木等不合理的交通标识和安排等问题无疑加剧了交通事故的发生率。二、数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用在中小城市交通事故分析中,数据挖掘技术可以应用在如下方面:(一)数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步,主要是针对原始数据进行清洗、整理、数据分析和转换等操作,数据预处理的结果将直接影响数据挖掘的效果。针对中小城市交通事故的数据,先进行数据的清洗,剔除掉一些错误或重复数据,然后进行数据统计和转换,为数据挖掘建立基础。(二)数据挖掘模型的建立和分析对于中小城市交通事故数据,可以建立一些数据挖掘模型,以便识别其中的规律和特征。常见的数据挖掘模型主要有分类、聚类、关联等。其中,分类模型可以用来区分交通事故类型;聚类模型可以用来识别交通事故发生的地点和区域;关联模型可以找出一些有关联的交通事故数据,从而推测出交通事故发生的原因。(三)数据分析和展示对于建立好的数据挖掘模型,可以使用相关的数据分析和展示工具将数据挖掘结果可视化,如图表、热力图等。通过这些可视化手段,可以方便用户深入了解数据挖掘的结果,更直观地观察某些交通事故发生的时间、地点、类型及其规律和趋势。三、应用案例以某中小城市2019年的交通事故数据为例,应用关联规则分析模型来挖掘交通事故之间的相关性。通过数据挖掘,发现在事故现场经常发生小汽车倒车事故,并且与事故发生的时间和天气有关。通过对这些关联的特征的分析,可以推测出交通事故的具体原因,安排好现场交通标识、实施交通管制等措施有效地预防事故的发生。四、结论通过数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用,可以得出结论,交通事故的发生不是偶然的,中小城市的交通状况需要针对性的改进。结合数据分析和挖掘技术,可以识别交通事故的主要因素,找到事故发生的规律,并且及时采取措施来预防事故的发生。