原文传递
基于数据挖掘技术的交通事故数据分析
| 论文题名： | 基于数据挖掘技术的交通事故数据分析 |
| 关键词： | 城市交通运输;交通事故;数据挖掘技术;数据分析 |
| 摘要： | 近年来城市道路交通状况越来越拥挤，交通问题几乎成为了所有大、中型城市面临的共同问题。同时我国是道路交通事故死亡人数最高的国家，连续数年一直居世界第一位。为减少交通事故，保障国家财产和人民生命财产安全，国家每年都要花费大量人力、财力用于对道路交通事故多发地段的排查、制定整治对策等工作。 数据挖掘则是近年来信息技术领域兴起的一个重要研究领域。大量原始数据的价值在于其中可能隐藏着一些未知的知识，可以给人们提供更多的帮助。随着数据采集技术的发展，数据量越来越大，属性也越来越多，如何从这些数据中获得有效的知识正是数据挖掘所要解决的问题。目前，该研究领域已经成为数据库、信息管理系统、人工智能及决策支持等相关领域的研究课题。 如何应用先进的信息技术，对数量日益庞大交通事故原始数据进行综合开发和有效利用，成为一个迫切的问题，把数据挖掘技术应用于交通事故数据分析具有现实意义。 本文研究的范畴属于智能交通系统技术。利用数据挖掘的关联规则从记录交通事故的数据库中发现潜在的、有价值的规律，用以指导交通管理决策，杜绝事故隐患、减少事故发生。首先详细的分析交通事故成因主要是分析人、车、路、环境各方面的因素对交通事故形成的影响，并分析交通事故数据特点，针对相关交通事故数据挖掘的要求开发了交通事故采集系统。接着阐述了交通事故数据仓库的实现步骤，构建道路交通事故属性的星型全连接结构的数据模型，实现了交通事故数据仓库。最后使用BI Dev Studio开发工具对交通事故数据仓库进行了联机分析处理，介绍利用其对交通事故数据采用关联算法进行数据挖掘的相关步骤，利用得出的交通事故关联规则提出了提高交通安全的相关建议。 |
| 作者： | 何明 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 龚德俊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
