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基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究
| 题名： | 基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 黄钢;瞿伟斌;许卉莹 |
| 作者单位： | 公安部交通管理科学研究所道路交通安全公安部重点实验室 |
| 关键词： | 城市交通;交通安全;地理编码;密度聚类;轮廓系数 |
| 摘要： | 交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性. |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 169-176 |
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