城市的不断发展已经导致城市交通事故的频繁发生,能否对已发生事故做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。本文提出了一种新的数据分析方法,其结合了数据挖掘领域中的多维关联规则技术和概率统计学中的多元线性回归模型,充分发挥两者的优点。在对大量交通事故记录的方法进行分析中,不仅找出交通事故的发生规律,并通过影响算子对其进行二次加工,从中得出直观的参数函数,使得交通管理人员或城市规划者能在交通管理中方便地运用这些函数,不但可以对交通事故的产生做定量的分析,还可以直观地获得改进建议

倪子伟

林凡

林祥兴

蔡剑

Xiamen University Institutional Repository

福 建 电 脑2007 年第 10 期交通事故因素分析与预防蔡 剑 1, 倪子伟 1, 林祥兴 2, 林 凡 3( 1、厦门大学信息科学与技术学院计算机系 福建 厦门 361000 2、厦门市交警支队交管处 福建 厦门 3610003、厦门大学软件学院 福建 厦门 361000 )【摘 要】: 城市的不断发展已经导致城市交通事故的频繁发生 , 能否对已发生事故做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。本文提出了一种新的数据分析方法 , 其结合了数据挖掘领域中的多维关联规则技术和概率统计学中的多元线性回归模型 , 充分发挥两者的优点。在对大量交通事故记录的方法进行分析中 , 不仅找出交通事故的发生规律 , 并通过影响算子对其进行二次加工 , 从中得出直观的参数函数 , 使得交通管理人员或城市规划者能在交通管理中方便地运用这些函数 , 不但可以对交通事故的产生做定量的分析 , 还可以直观地获得改进建议。【关键字】: 数据挖掘、多维关联规则、多元线性回归、交通事故1. 引言城市的不断发展已经导致城市交通问题日益突出 , 交通事故频繁发生 , 而能否对已发生事故做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。目前的分析方法大多是使用数据挖掘领域中的关联规则技术分析大量交通事故的记录 ,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律 , 所得到的结果都是一组规则集合 {Ai=>Bi( sup-port, confidence) , i=1,2,3⋯⋯}, 通过这组规则我们能得知什么样的条件对交通事故的发生起多大的影响 , 但这并不足以起到预防的作用。一些既成的条件只能让我们对一些事故多发地带提高警惕 , 而无法从根源上降低事故发生率 , 避免经济损失。只有消除对事故发生起影响的条件 , 既在城市规划和道路交通设计时就避免产生那些条件 , 这样才能真正起到预防作用。而前面的那些规则在这方面运用并不方便 , 难以运用于实际工作中 , 无法提供有效的建议 , 从而降低交通事故的发生率。而本文在借助数据挖掘领域中的多维关联规则技术对交通事故记录进行分析的同时 , 又对分析结果使用多元线性回归模型进行处理 , 从而得到较为直观的参数函数 , 其使用方便 , 能有效广泛地运用在实际工作中 , 为城市规划和道路交通设计提供合理的建议 , 从根源上消除交通隐患 , 减少交通事故 , 挽回经济损失。2. 正文2.1 基本思路与模型方法中的数据模型是根据公安部目前使用的道路交通事故信息采集项目表建立的 , 除去一些多余信息 , 总结出了下述关键属性进行分析 :Type Model = {Result Double; //A0 事 故 类 型 : 轻 微 刮 擦(A01)、人 员 受 伤 (A02)、人员死亡(A03)A1 Double; //天气( 9 个备选项)A2 Double; //照明条件( 3 个备选项)A3 Double; //能见度( 4 个备选项)A4 Double; //地形( 3 个备选项)A5 Double; //在道路横断面位置( 7 个备选项)A6 Double; //路表情况( 7 个备选项)A7 Double; //路面情况( 6 个备选项)A8 Double; //道路类型( 12 个备选项)A9 Double; //公路行政等级( 5 个备选项)A10 Double; //路口路段类型( 14 个备选项)A11 Double; //道路线形( 10 个备选项)A12 Double; //道路物理隔离( 4 个备选项)A13 Double; //路面结构( 5 个备选项)A14 Double; //路侧防护设施类型( 4 个备选项)A15 Double; //交通信号方式( 6 个备选项)A16 Double; //交通方式( 27 个备选项)A17 Double; //车辆合法状况( 5 个备选项)A18 Double; //车辆安全状况( 7 个备选项)A19 Double; //车辆行驶状态( 12 个备选项)A20 Double; //车辆使用性质( 18 个备选项)}方法的基本思路如图 1 所示 , 它主要包括两个部分 , 即寻找多 维 关 联 规 则 部 分 和 进 行 多 元 线 性 回 归部分。在 多 维 关 联 规 则 部 分 中 , 对 Apriori算法进行了改进 , 不仅使其适用于多维问题 , 还 加 入 了 剪 枝 , 有 效 地 剔 除 冗 余 数 据的 噪 音 数 据 , 加 快 了 算 法 的 速 度 , 保 证 了结果的精度。在多元线性回归部分 , 为使所得关联规则适用于线性回归分析 , 用影响牌子对其加工处理 , 保证了回归分析结果的有效性。2.2 带剪枝的多维关联规则由于模型中的属性有多个 , 所以我们不能简单地使用 Apriori 算法进行分析 , 而要对其进行修改 , 从而使其能在多维数据中找到所有的频繁 k- 谓词集 , 而不是频繁 k- 项集。在这里我们要用到数据立方体这个多维数据结构 , 它由格组成 , 每个格用于存放对应 n- 谓词集的计数。具体步骤如下 :首先 , 构造 0- D 方体: 它只有一个格 , 记录着记录总数 ;然后 , 构造 1- D 方体 : 它只有一个维度 , 每个格记录的为当前属性取相应值的记录数。构造完全部 1- D 方体后 , 我们要对除 1- D 方体( A0) 外的其它 1- D 方体进行一些处理 , 即根据其记录数的多少对相应属性所取的值进行从小到大排序 , 分别记为Ai1, Ai2, ⋯⋯,Aik。具体方法如图 2 所示:因为我们所要找的规则是 A=>A0, 而 1- D 方体中 , 除 1- D方体( A0) 外 , 均不包含谓词 A0, 故将其均视为频繁 1- 谓词集 , 不进行过滤。接着 , 构造 2- D 方体 : 由于我们 的 目 的 是 找 到 类 似 为 A=>A0, 的规则 , 所以构造出来的方休必须包含属性 A0, 否则通过它得出的规则也不是我们感兴趣的。故此在构造 2- D 方体时 , 我们可以做一些特殊的处理 , 即只将 1- D 方体( A0) 与其它 1- D 方体连接处理 , 而不将其它方体两两连接处理 , 这样既减少了工作量 , 提高了算法速度 , 又不至于丢失有用的信息 , 影响结果精度。对 1- D 方体( A0) 和 1- D 方体 ( A1) 的具体方法如下 : 因为有两个属性 , 连接后生成的将是一个二维表格 , 如图 3 所示:可以采用多维数组的形式表现 :[A01, A11]= L01, 11 [A02, A11]= L02, 11 [A03, A11]= L03, 11[A01, A12]= L01, 12 [A02, A12]= L02, 12 [A03, A12]= L03, 12图 1 设计思路99福 建 电 脑 2007 年第 10 期⋯⋯ ⋯⋯ ⋯⋯[A01, A1k]= L01, 1k [A02, A1k]= L02, 1k [A03, A1k]= L03, 1k最后根据给定的"支持度 L"和 1- D 方体我们就可以很方便地找出频繁 2- 谓词集。图 2 排列规则图 3 具体连接方式为了减少无关数据 , 我们还要对所得方体进行剪枝操作 , 即除去一些对事故无影响或影响不大的取值 , 具体操作如下 : 若[A0i, Ajm]<L, 则置[A0i, Ajm]为 0, 既 L0i, jm=0。若[A0i, Ajm]=0, j=1, 2, 3,则将属性 Aj 中的取值 Ajm 删除 , 这样做可以去除一些无用的取值 , 减少计算量。接下去则则是一个循环迭代的过程 , 即根据 k- 1- D 方体连接生成 k- D 方体: 两个 k- 1- D 方体可以连接当且仅当它们只有一个不相同的属性 , 既 k- 1- D 方体(A0, Ai1, ⋯⋯ , Aik- 3, Aik- 2)与 k-1- D 方 体 ( A0, Aj1, ⋯⋯ , Ajk- 3, Ajk- 2) 可 连 接 当 且 仅 当 Ai1= Aj1,⋯⋯ , Aik- 3= Ajk- 3, Aik- 2≠Ajk- 2。然后根据所生成的 k- D 方体找出频繁 k- 谓词集。最后得到 21- D 方体和频繁 21- 谓词集。形式如下 :2.3 基于关则规则的多元线性回归我们把前面所得到的一组规则视为一组样本集合 , 分析条件属性{A1, ⋯ , A21}与轻微刮擦(A01)的关系 , 对其进行线性回归分析 , 构造它的参数方程。这些规则在分析前还需作一些加工 , 将其数值化 , 具体方法如下 :首先我们处理等式左边 , 我们前面在构造 1- D 方体时 , 做了一项工作 , 就是根据其记录数的多少对相应属性所取的值进行从小到大排序 , 现在我们就要用这个结果来量化属性取值。较直接的想法就是 , 出现地越频繁 , 说明它对结果产生的作用越大 , 则其值相应也需设置地高些 , 所以我们作图 4 定义:为了简化 , 我们这里考虑的只是其取值对事故发生的影响 ,即事故发生与不发生 , 而不考虑其对应的事故类型 , 所以用的是1- D 方体而不是 2- D 方体。然后我们处理等式右边 , 在这里我们使用到了一个影响算子 D( η, θ) =ηS+θC, 其中 : η为直持度喜好 , θ为可信度喜好。它们表明了支持度和可信度的权重。根据影响因子得到下式 :D(support=S ,confidence= C )=ηS +θC对样本组加工后就可以进行线性回归 , 于是多元线性回归的数学模型可以写为图 4 左式取值方式采用最小二乘法对上式中的待估回归系数 β0, β1, ⋯ , βm 进行估计 , 求得 β值。则可得函数 A01=β0+β1A1+β2A2+⋯+β20A20=f1(A1,...A20)为了将它用于解决实际预测问题 , 还必须进行数学检验。同理可用相同方法得出变量 A02 和变量 A03 所对应的函数。3. 结论通过多维关联规则对大数据进行分析将得到一组关联规则集合。在该集合中 , 每一个元素都代表了一个关联模式 , 其后面附 加 的 支 持 度 support 和 置 信 度 confidence 一 定 是 分 别 大 于 二者的预设值的数字 , 以此来表征该模式在总事故数中出现的频繁程度和由推导符号"=>"前面的客观因素组合推导出后面的事故严重程度的可能性有多大。然而在实际运用中 , 这些关联规则无法发挥有效的作用 , 既无法对一个高危路段提出一个有效的改建意见。通过多元线性回归可以找到多变量中的线性关系 , 并通过参数函数直观地表现出来 , 而在大样本的条件下则能得到更为理想的结果 , 但工作量也呈几何级数地增长。同时样本的质量对结果也有着很大的影响 , 大量的噪音数据将使结果产生不可接受的误差。而本文将两者结合 , 利用多维关联规则对大数据进行分析 ,不仅有效地减少了样本数 , 而且消除了噪音数据和冗余数据 , 使样本更准确地反应事实 ; 利用多元线性回归模型对关联规则进行分析 , 使得结果更直观 , 使用更为方便。由本文的方法产生的结果为 A01=β0+β1A1+β2A2+⋯+β20A20=f1(A1,...A20), i=1,2,3。用户将可以方便地运用这组函数来查看哪些客观因素的组合更容易导致何种严重程度的交通事 故。例如 :假设在道路设计前利用本文所得的结果对道路进行分析 ,如下:f(A1 =雨 , A2=夜间有路灯照明 , ⋯ , A20 公路客运) =A0i'根据 A0i' 的值 , 可以很直观地评价某条道路的危险系数。如判断当前设计的道路为高危路段 , 则可在某些属性上作相应调整 , 如更改路面结构 , 在不利的自然环境下对高危车辆采取禁行等措施 , 以降低危险系数 , 起到预防交通事故的作用。参考文献 :1. Shang Wei, The Analysis Of Multidimensional Association R ule InTraffic Accidents[J], Computer Applications And Software 2006 Vol.23 No2 P.40- 422. Li Yen Chang,, Wen- Chieh Chen, Data mining of tree- based modelsto analyze freeway accident [J] frequency Journal of Safety R esearch 2005Vol.36 No 4 P.365- 3753. Li Xiong Fei, Yuan Sen Miao, Dong Li Yan, R esearch of Data MiningBased on Association R ule [J]. Natural Science Journal of Jilin University ofTechnology, 2000 Vol.30 No 2 P.43- 464. 李雄飞, 李军. 数据挖掘与知识发现[M]. 北京:高等教育出版社, 20035. 董立岩 数据挖掘技术在交通事故分析中的应用[J] 吉林大学学报( 理学版) 2006 年 44 卷第 6 期6. Tang, Z.H., McLennan, J. 数 据 挖 掘 原 理 与 应 用 : SQL Server 2005 数据库[M]7. 梁循 数据挖掘算法与应用[M] 北京大学出版社8. 罗援 李晓 中国道路交通事故中的因素影响分析[J] 公路与汽运 2001(3):19- 209. 中山大学数学系 概率论及数理统计[M] 高等教育出版社 197810. 宋协和 城市交通拥挤的思考[J] 安全与健康 2004 年 04 期100

交通事故因素分析与预防

http://dspace.xmu.edu.cn/bitstream/handle/2288/153475/%e4%ba%a4%e9%80%9a%e4%ba%8b%e6%95%85%e5%9b%a0%e7%b4%a0%e5%88%86%e6%9e%90%e4%b8%8e%e9%a2%84%e9%98%b2.pdf?sequence=1&isAllowed=y

交通事故因素分析与预防

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Xiamen University Institutional Repository