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基于贝叶斯网络城市道路交通事故成因分析
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络城市道路交通事故成因分析 |
| 关键词： | 贝叶斯网络;多分类Logistic回归;城市道路;交通事故成因 |
| 摘要： | 随着经济的高速增长和车辆的增多，城市道路交通事故率不断上升。不仅对百姓人身安全造成威胁，而且对个人财产和社会经济也造成了巨大损失。因此，城市交通事故频发已成为一个亟待解决的重要问题，对交通事故的成因分析，正是降低事故率、减少事故频发的关键所在。 本文主要结合人、车、路、环境四大交通基础元素，运用统计分析与数据挖掘工具来探索道路交通事故的成因。选择经济相对落后的西部地区贵阳市和经济发达的东部地区上海市为研究对象，截取2015年两个城市交通事故数据，并利用Python中pyspider爬虫系统获取外部互联网数据，首先将不同来源数据进行集成，将其多个数据表按照关键字进行融合和重新编码，对数据进行统计分析和可视化分析，来展示影响交通事故发生的相关因素;对事故发生时间、肇事者年龄和驾龄，以及事故车辆品牌的词云图进行分析，并对上海市和贵阳市的事故多发路段进行热力图比较。其次，运用多分类Logistic回归模型，以过失行为导致的事故类型为基准，来探究交通事故不同类型下影响各因素的重要程度。然后，结合可视化分析和多分类Logistic回归模型研究结果，对变量进行特征选择并构建贝叶斯网络模型，探究交通事故发生类型及其影响因素之间的复杂关联性和内在影响，找出事故链条;基于分析结果并结合实际情况，深入剖析交通事故发生的具体原因，为交通事故的预防和解决提供理论参考。最后，结合全文的分析结果，对道路交通事故成因从宏微观角度进行总结与归纳，并从宏观和微观层面给出具有现实性的建议，为政府决策提供参考依据。 |
| 作者： | 周菲菲 |
| 专业： | 应用统计 |
| 导师： | 唐邵玲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南师范大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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