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基于关联规则DM方法的道路交通事故分析
| 论文题名： | 基于关联规则DM方法的道路交通事故分析 |
| 关键词： | 关联规则;城市交通;交通事故分析;数据挖掘;智能交通 |
| 摘要： | 随着科技水平和交通管理手段现代化程度的提高，智能化的交通管理技术已经成为研究和应用的热点。智能交通系统的概念是用先进的信息技术和通讯技术保证道路交通的安全、使道路运输达到最优的配置，主要针对各个地区道路交通事故特征、导致交通事故的人车路因素、提高道路交通安全的对策措施等方面开展研究工作。数据挖掘是一种从大型的数据库或数据仓库中提出隐藏的预测性信息的新技术。关联规则是用来挖掘大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，侧重于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和置信度阈值的多个域之间的依赖关系。关联规则数据挖掘于1993年由Agrawal等人提出，它最初是以分析事务数据库中项与项之间联系为目标，后来的研究者们对问题原型进行多方面的改进和扩充。目前，关联规则挖掘技术已经被应用到商业、电信、金融、农业、医疗等领域，并取得了良好的效果。 城市机动车数量的增加已经导致城市交通事故的频繁发生，能否对已发生事故作出正确的分析将直接影响到能否对未来类似事故的成功避免。本文研究的范畴属于智能交通系统技术，采用了理论研究、算法实验与实际应用紧密结合的研究方法。按照公安部标准数据库配置系统环境进行开发，针对临淄城区交通指挥中心提供的2007年交通事故记录数据进行测试。采用人工智能中的数据挖掘技术对相关数据进行分析，以关联规则理论构成数据模型，根据数据挖掘技术中的关联规则理论，利用改进的多维Apriori算法，从记录交通事故的数据库中发现潜在的、有价值、有联系的规律。用以指导交通管理部门作出决策，杜绝事故隐患、减少事故发生，保障人们的生命和财产的安全。 |
| 作者： | 石鹏 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 宇仁德 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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