【摘 要】
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交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故
【机 构】
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公安部交通管理科学研究所道路交通安全公安部重点实验室
【基金项目】
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公安部科技强警基础工作专项项目(2019GABJC24),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2020SJA01)
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交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位
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