【摘 要】
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为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络(TAN)构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2020ZDLGY16-08),教育部人文社会科学青年基金项目(18YJCZH110)。
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为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络(TAN)构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。
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