【摘 要】
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交通事故是导致我国死亡人数最多的事故类型之一,对人类的生命财产构成了极大的威胁,交通事故频繁发生已成为一个亟待解决的重大问题。因此,预防和减少交通事故具有重大的现实意义。本文主要以人、车、地点、天气四大因素作为参数,采用了可视化分析、统计分析、聚类分析、逻辑回归以及关联规则等方法,利用贵阳市道路交通事故数据、天气数据以及违法数据探索道路交通事故成因。本文主要做了三个方面的研究工作,首先,选取年龄、
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交通事故是导致我国死亡人数最多的事故类型之一,对人类的生命财产构成了极大的威胁,交通事故频繁发生已成为一个亟待解决的重大问题。因此,预防和减少交通事故具有重大的现实意义。本文主要以人、车、地点、天气四大因素作为参数,采用了可视化分析、统计分析、聚类分析、逻辑回归以及关联规则等方法,利用贵阳市道路交通事故数据、天气数据以及违法数据探索道路交通事故成因。本文主要做了三个方面的研究工作,首先,选取年龄、驾龄、违法次数作为变量,根据聚类分析结果对事故负责人进行特征提取,将事故负责人划分为三类人群,分别为普通型驾驶人群、隐患型驾驶人群、危险型驾驶人群。其次,通过建立逻辑回归模型,利用事故类型、年龄、驾龄、汽车颜色等数据对事故责任类型进行预测,采用ROC曲线进行评估,结果显示模型准确度高达91.4%。最后,利用关联规则挖掘年龄、驾龄、事故类型等数据,得到驾驶白色汽车且年龄在50岁以下的司机容易负事故全责。驾龄在0至5年、事故类型为故意行为且年龄在35岁以下的司机与发生交通事故有很大关系。由此,本文对交通事故频繁发生的原因进行归纳总结,基于分析结果并结合实际情况,对相关部门以及驾驶员提出相应的建议。
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