基于AD-DBSCAN算法和灰色理論的交通事故相關性研究

基于AD-DBSCAN算法和灰色理論的交通事故相關性研究

摘要：隨著交通事故頻繁發(fā)生，交通安全問題日益凸顯。為了深入了解交通事故的相關性，本文引入了AD-DBSCAN算法和灰色理論，并通過對交通事故數(shù)據(jù)進行分析和研究，得出相關性研究的結論，對交通事故預防和減少具有一定的指導意義。

1.引言

交通事故是城市發(fā)展過程中難以回避的問題之一，嚴重影響著人民群眾的生命財產(chǎn)安全。交通事故具有多樣性、復雜性和高頻性的特點，因此，了解交通事故的相關性是有效預防和減少交通事故發(fā)生的重要手段。本文利用現(xiàn)有的AD-DBSCAN算法和灰色理論對交通事故數(shù)據(jù)進行研究，旨在明確交通事故之間的關聯(lián)規(guī)律和影響因素，為交通管理部門提供科學有效的決策依據(jù)。

2.AD-DBSCAN算法介紹

AD-DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法，其主要思想是通過計算數(shù)據(jù)點周圍密度來確定簇的范圍。與傳統(tǒng)的DBSCAN算法相比，AD-DBSCAN算法考慮到了數(shù)據(jù)點的屬性差異性，能夠更好地適應多維屬性的數(shù)據(jù)。

3.灰色理論介紹

灰色理論是一種基于不完備和不精確信息的數(shù)學模型，廣泛應用于各個領域。在交通事故相關性研究中，通過灰色關聯(lián)度分析可以揭示交通事故之間的關聯(lián)規(guī)律和相似性。

4.數(shù)據(jù)采集與預處理

本研究選擇某城市的交通事故數(shù)據(jù)作為研究對象，包括事故發(fā)生地點、時間、類型、傷亡情況等信息。對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征篩選、標準化等步驟，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。

5.AD-DBSCAN算法在交通事故數(shù)據(jù)挖掘中的應用

將預處理后的交通事故數(shù)據(jù)應用于AD-DBSCAN算法，以尋找事故之間的關聯(lián)規(guī)律。通過計算數(shù)據(jù)點的密度值和相似性，建立事故之間的連接關系，并識別出主導事故和從屬事故之間的關系。

6.灰色關聯(lián)度分析在交通事故相關性研究中的應用

利用灰色關聯(lián)度分析方法，對事故數(shù)據(jù)進行處理和計算，得出不同事故之間的關聯(lián)度。通過計算關聯(lián)系數(shù)和判別系數(shù)，篩選出與交通事故相關性較高的因素。

7.實驗結果與分析

通過對交通事故數(shù)據(jù)進行AD-DBSCAN算法和灰色關聯(lián)度分析，得到了交通事故相關性分析的結果。實驗結果表明，事故地點、時間和類型是決定交通事故相關性的重要因素。此外，還發(fā)現(xiàn)事故地點的相對位置、事故類型的相似性等因素對交通事故的相關性具有一定影響。

8.結論與建議

本研究通過引入AD-DBSCAN算法和灰色理論，對交通事故的相關性進行了深入研究。實驗結果表明，交通事故的地點、時間和類型等因素會影響交通事故的相關性。因此，交通管理部門應加強對交通事故數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測，提高交通事故發(fā)生的預測能力，以便采取針對性的措施，減少交通事故的發(fā)生。

9.展望

盡管本研究在交通事故相關性研究方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。今后的研究可以進一步完善本文方法，考慮更多因素對交通事故相關性的影響，并將結果應用于實際的交通事故預測和管理中。

通過灰色關聯(lián)度分析方法對交通事故數(shù)據(jù)進行處理和計算，本研究得出了不同事故之間的關聯(lián)度，并篩選出與交通事故相關性較高的因素。實驗結果表明，事故地點、時間和類型是決定交通事故相關性的重要因素。此外，事故地點的相對位置和事故類型的相似性等因素也對交通事故的相關性具有一定影響。基于這些結果，建議交通管理部門應加強對交通事故數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測，提高交通事故發(fā)生的預測能力，以便采取針對性的