【摘 要】
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为了提高事故黑点鉴别的客观性、公正性及识别水平,提出基于灰色聚类评价的事故黑点鉴别方法,并结合聚类因子法识别事故黑点诱发因素。该方法是将聚类思想应用于事故黑点鉴别
【基金项目】
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吉林省交通厅科技项目(MJ20120006)
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为了提高事故黑点鉴别的客观性、公正性及识别水平,提出基于灰色聚类评价的事故黑点鉴别方法,并结合聚类因子法识别事故黑点诱发因素。该方法是将聚类思想应用于事故黑点鉴别及成因分析的全过程,可实现对不同层次事故黑点的分级管理。经鉴别,可将评价路段单元分为正常路段、一般路段及事故黑点3类,从而将道路几何条件、交通条件、环境特性属性相似的事故黑点聚为一类进行事故成因分析。依托长余高速公路的交通事故数据进行实例分析,确定上下行事故黑点数,并对其进行成因分析,且将基于聚类分析得到的事故黑点及其成因与实际考察得到的事故黑点及其成因进行对比分析。结果表明:基于聚类分析得到的事故黑点与实际路段事故黑点基本吻合,采用基于聚类分析预测事故黑点是可靠的。
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