沈斌分享 http://blog.sciencenet.cn/u/bshen 同济大学中德学院机械工程系主任、制造执行系统(MES)分会理事长

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基于数据挖掘技术的交通事故研究

已有 5339 次阅读 2008-6-15 13:05 |个人分类:硕士研究生毕业论文|关键词:学者

硕士研究生毕业学位论文

硕士研究生:金锋

指导教师:沈斌 教授

答辩时间:2008.06.15

摘要

随着我国汽车工业的不断发展,截至20083月我国的汽车保有量达到5904.46万辆。虽然人们的生活质量得到改善,但随之而来的交通事故成了一大社会公害,2007年我国因交通事故死亡81649人,直接经济损失12亿元。对交通事故进行分析研究,可以获得交通事故的诱因和造成人员伤害的原因,进而采取措施减少交通事故的发生或事故造成的人员伤害。

    我国的交通事故研究起步比较晚,缺少详实的事故数据和先进的研究方法。本课题设计和实现了交通事故研究信息系统来保存和共享事故案例,以期形成一个事故数据库平台,为科研机构、交警部门、道路规划、医疗保险机构等提供交通事故研究数据。本课题的另一个研究重点是利用数据挖掘技术来研究交通事故,以提高系统的数据研究能力。

    本文首先分析了研究交通事故所需要收集的有关人、车、道路和环境的数据项并设计了系统数据结构,然后实现了交通事故研究信息系统。通过向系统输入大量的案例数据,目前此系统已初具一个数据平台的功能。在最后,设计了一个交通事故数据挖掘子系统。以信息系统中的事故数据为研究对象,实现了基于多维关联规则的行人保护研究和基于贝叶斯网络的摩托车交通事故预测研究这两个功能模块。

    交通事故研究信息系统的实现解决了目前我国交通事故研究中缺少详细事故数据的问题,具有很强的实用性。事故数据挖掘子系统是数据挖掘技术在交通事故研究中的一个新的尝试,不仅取得了预期的研究目标,而且为交通事故的深入研究提供了一种新的方法。

 

关键字:交通事故,数据挖掘,行人保护,事故预测,多维关联规则,

贝叶斯网络

ABSTRACT

With the rapid development of automobile industry in China, the number of automobile has grown up to 59.04 million till March 2008. Although the people's quality of life has been improved, the attendant traffic accidents become a major social hazard. In 2007 the number of deaths of traffic accidents reached 81,649. By studying on traffic accidents, the incentives of traffic accidents, and the reasons for the injured can be found.

For relatively late starting in China, the research on traffic accidents lacks detailed accident data and advanced research methods. In this paper The Traffic Accident Research System is designed and developed to save and share the data. The system can become a platform of accident data. Another studying is the use of data mining techniques to analyze the data. This method can enrich the functions of data research in system.

Firstly this paper analyzes four effect factors of traffic accident, persons, vehicles, roads and environment. Secondly this paper designed the data structure of system and realized it. After the input of data, this system has begun to have the functions of a data platform. In the end, a traffic accident data mining subsystem is designed. Two modules, the research of pedestrian protection based on multi-dimensional association rules and motorcycle accident prediction based on Bayesian network, are implemented.

Traffic Accident Information System, settling the lack of detailed accident data of current traffic accidents research, is highly practical.  Accidents data mining subsystem is a new attempt of data mining in the accidents study. For this, not only the expected research goal is achieved, but also a new approach for traffic accidents in-depth study is provided.

 

Key Word: traffic accident, data mining, Pedestrian Protection, multidimensional association rule, Bayesian network



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