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摘要: 本文提出了事故多发点成因分析的关联聚类法，该方法首先计算各事故因素与交通事故的关联度，然后使用动态聚类分析法对所得关联度进行聚类，根据聚类结果及关联度数值大小将事故多发点成因分为主要、次要及可忽略成因，并应用该方法对哈伊互通事故多发点的成因进行了分析。
Abstract: in this paper, the analysis of the causes of the black-spot association clustering method, the method first calculate the accident factors and traffic accidents of correlation degree, and then use dynamic clustering analysis of the relational clustering, according to the clustering results and related degree numerical size will black-spot cause into primary and secondary and negligible cause, and application of this method, the share of the black-spot cause analysis.
關键词: 事故多发点；关联度；动态聚类
中图分类号：U471.11文献标识码：A 文章编号：
Keywords: accident-prone locations; incidence degree; dynamic clustering
0. 引言
公路交通事故多发点占道路长度较少，却集中了大量的交通事故，且常引发特重大恶性交通事故，是公路上安全行车的“瓶颈”。公路交通事故多发点的成因复杂繁多，找出主要成因，有针对性的加以改善，能以较少的资金投入，大幅度减少事故发生频率，降低事故严重程度。
对于某一事故多发点，其引发的交通事故的形态不是唯一的，即使是相同形态的交通事故，其原因也是多方面的，公路交通事故多发点的成因复杂繁多。因此，有必要结合事故记录、有关人员问讯笔录、现场调查等，确定出事故多发点的主要成因，使下一步实施的安全改善技术对策具有针对性[1]。
道路交通事故多发点的关联-聚类法基本思想是首先计算事故多发点处的事故因素与事故次数的关联度，再将所得关联度聚为三类，进而将事故多发点的成因归为主要成因、次要成因及可忽略成因[2]，此方法主要包括两大步骤：事故因素关联度计算和事故多发点成因聚类。
1. 事故因素关联度的计算
事故多发点处的事故因素与事故次数的关联度计算包括以下3步：
以各事故因素所引发的事故数为影响变量，将事故多发点处的总事故次数作为各影响变量综合作用的结果变量。根据实际的数据拥有情况，选取适宜的时间跨度(半年、季度、月份等)对影响变量和结果变量进行划分；
然后计算结果变量与各影响变量间的关联系数，记与的绝对差值为，最小绝对差值为，最大绝对差值为(i=1，2，3，…，m；t=1，2，3，…，T)，关联系数由下式计算：
（公式1）
再后对取其平均值，则得到与之间的关联度，即
（公式2）
公式中—为分辨系数，当时，分辨率最好，习惯上取[3]；
m—事故因素的个数。
2. 事故多发点成因的聚类
事故多发点的成因聚类选用聚类分析中的“动态聚类法”，将事故因素关联度计算结果聚为三类，再依据各类中的组元的关联度数值将事故多发点的成因归为主要成因、次要成因及可忽略成因。事故多发点成因的聚类过程具体如下：
(1) 选择事故因素关联度的最大值、中位数、最小值作为聚类的初始凝聚点[4]。计算与(i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，m)间的欧氏距离：，得到关联度距离矩阵D。
(2) 将所有事故因素的关联度值归并入与其距离最近的凝聚点中，将所有关联度值分为，，三类(i=1，2，3，…)。
(3) 重新计算，，的重心，将重心作为新的凝聚点，转到(2)，直到某一步骤所有的新凝聚点与前一次的凝聚点重合，则聚类过程结束。
(4) 最终绘出事故因素关联度聚类谱系，将聚类为3类，依据各类中组元的关联度数值大小，将事故多发点的成因分为主要成因、次要成因、可忽略成因。
3. 方法的适用条件
此方法适合于针对一条高速公路具体某个事故多发点进行微观检测，对特定某个事故多发点(如某个交叉口)的成因进行分析时使用。
4. 实例分析
现结合哈尔滨绕城高速公路上的典型事故多发点—哈伊互通立交桥说明关联-聚类分析法的过程及分析结果。
(1) 道路条件及交通事故状况
哈伊互通立交位于绕城高速公路K63+844.48-K66+092段，全长2.25km，为哈伊高速公路的哈绥段与绕城高速公路相交叉而设置的喇叭形立交桥。该立交绕城公路入口分为长春(飞机场)和松北区(呼兰区)两个方向，哈伊高速公路哈绥段主线为双向四车道，匝道处均为双向两车道。
该处2004年至2006年累计发生交通事故32起，按当量事故次数由大到小排序，其在绕城公路上12个事故多发点中位居第4。
(2) 关联度计算
分析数据来源于哈双公路管理处，交通事故数据的年份为2004年至2006年，选择按照“半年”的时间跨度进行划分，整理后见表1。
按照公式1和2计算得此事故多发点的事故因素与事故次数间的关联度值：，，，，，，。
(3) 事故多发点成因聚类
选取初始凝聚点G1=0.670，G2=0.686，G3=0.723。。计算各关联度值之间的距离，计算结果见表2。
按最小距离原则对所有事故因素进行初始分类，得初始分类结果为：，，。
重新计算、、的重心，分别是0.672、0.686、0.713，再以它们作为新的凝聚点，按最小距离原则归类，结果仍是：，，，因此聚类过程终止；
根据各类关联度数值的大小关系，可知即匝道处车道数突减与匝道1处曲线半径过小为该事故多发点主要成因，即交通标志设置不合理与车速过快为次要成因，即夜间照明不足、路面破损与恶劣天气为可忽略成因。
(4) 现场调查结论
此处的匝道处与哈绥公路相比车道突然变窄，驾驶员很难察觉此变化，使得由哈绥公路驶来的车辆驶至与匝道交叉处极易发生交通事故；匝道处线形为竖曲线终端连接270°急弯，视距条件不好，驾驶员驶过此处时如果车速过快，极易发生交通事故；其次，车辆在高速公路上行驶，车速较快，匝道处缺少有效的减速设施；缺少警示标志，部分标志指示意图不清晰，且存在施工时设置的标志，对现状交通并不起警示作用，反而影响了驾驶员的注意力。
参考文献：
肖慎, 过秀成. 模糊聚类法在公路交通事故多发点成因分析中的应用. 交通运输系统工程与信息. 2002, 2 (3): 40~43
傅立编著. 灰色系统理论及其应用. 科学技术文献出版社. 1992
高惠璇. 应用多元统计分析. 北京大学出版社. 2005: 293~306, 218~250, 295~306
Lotte Larsen. Methods of Multidisciplinary In-depth Analysis of Road Traffic Accidents. Journal of Hazardous Materials, 2004: 115~122
注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。
Abstract: in this paper, the analysis of the causes of the black-spot association clustering method, the method first calculate the accident factors and traffic accidents of correlation degree, and then use dynamic clustering analysis of the relational clustering, according to the clustering results and related degree numerical size will black-spot cause into primary and secondary and negligible cause, and application of this method, the share of the black-spot cause analysis.
關键词: 事故多发点；关联度；动态聚类
中图分类号：U471.11文献标识码：A 文章编号：
Keywords: accident-prone locations; incidence degree; dynamic clustering
0. 引言
公路交通事故多发点占道路长度较少，却集中了大量的交通事故，且常引发特重大恶性交通事故，是公路上安全行车的“瓶颈”。公路交通事故多发点的成因复杂繁多，找出主要成因，有针对性的加以改善，能以较少的资金投入，大幅度减少事故发生频率，降低事故严重程度。
对于某一事故多发点，其引发的交通事故的形态不是唯一的，即使是相同形态的交通事故，其原因也是多方面的，公路交通事故多发点的成因复杂繁多。因此，有必要结合事故记录、有关人员问讯笔录、现场调查等，确定出事故多发点的主要成因，使下一步实施的安全改善技术对策具有针对性[1]。
道路交通事故多发点的关联-聚类法基本思想是首先计算事故多发点处的事故因素与事故次数的关联度，再将所得关联度聚为三类，进而将事故多发点的成因归为主要成因、次要成因及可忽略成因[2]，此方法主要包括两大步骤：事故因素关联度计算和事故多发点成因聚类。
1. 事故因素关联度的计算
事故多发点处的事故因素与事故次数的关联度计算包括以下3步：
以各事故因素所引发的事故数为影响变量，将事故多发点处的总事故次数作为各影响变量综合作用的结果变量。根据实际的数据拥有情况，选取适宜的时间跨度(半年、季度、月份等)对影响变量和结果变量进行划分；
然后计算结果变量与各影响变量间的关联系数，记与的绝对差值为，最小绝对差值为，最大绝对差值为(i=1，2，3，…，m；t=1，2，3，…，T)，关联系数由下式计算：
（公式1）
再后对取其平均值，则得到与之间的关联度，即
（公式2）
公式中—为分辨系数，当时，分辨率最好，习惯上取[3]；
m—事故因素的个数。
2. 事故多发点成因的聚类
事故多发点的成因聚类选用聚类分析中的“动态聚类法”，将事故因素关联度计算结果聚为三类，再依据各类中的组元的关联度数值将事故多发点的成因归为主要成因、次要成因及可忽略成因。事故多发点成因的聚类过程具体如下：
(1) 选择事故因素关联度的最大值、中位数、最小值作为聚类的初始凝聚点[4]。计算与(i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，m)间的欧氏距离：，得到关联度距离矩阵D。
(2) 将所有事故因素的关联度值归并入与其距离最近的凝聚点中，将所有关联度值分为，，三类(i=1，2，3，…)。
(3) 重新计算，，的重心，将重心作为新的凝聚点，转到(2)，直到某一步骤所有的新凝聚点与前一次的凝聚点重合，则聚类过程结束。
(4) 最终绘出事故因素关联度聚类谱系，将聚类为3类，依据各类中组元的关联度数值大小，将事故多发点的成因分为主要成因、次要成因、可忽略成因。
3. 方法的适用条件
此方法适合于针对一条高速公路具体某个事故多发点进行微观检测，对特定某个事故多发点(如某个交叉口)的成因进行分析时使用。
4. 实例分析
现结合哈尔滨绕城高速公路上的典型事故多发点—哈伊互通立交桥说明关联-聚类分析法的过程及分析结果。
(1) 道路条件及交通事故状况
哈伊互通立交位于绕城高速公路K63+844.48-K66+092段，全长2.25km，为哈伊高速公路的哈绥段与绕城高速公路相交叉而设置的喇叭形立交桥。该立交绕城公路入口分为长春(飞机场)和松北区(呼兰区)两个方向，哈伊高速公路哈绥段主线为双向四车道，匝道处均为双向两车道。
该处2004年至2006年累计发生交通事故32起，按当量事故次数由大到小排序，其在绕城公路上12个事故多发点中位居第4。
(2) 关联度计算
分析数据来源于哈双公路管理处，交通事故数据的年份为2004年至2006年，选择按照“半年”的时间跨度进行划分，整理后见表1。
按照公式1和2计算得此事故多发点的事故因素与事故次数间的关联度值：，，，，，，。
(3) 事故多发点成因聚类
选取初始凝聚点G1=0.670，G2=0.686，G3=0.723。。计算各关联度值之间的距离，计算结果见表2。
按最小距离原则对所有事故因素进行初始分类，得初始分类结果为：，，。
重新计算、、的重心，分别是0.672、0.686、0.713，再以它们作为新的凝聚点，按最小距离原则归类，结果仍是：，，，因此聚类过程终止；
根据各类关联度数值的大小关系，可知即匝道处车道数突减与匝道1处曲线半径过小为该事故多发点主要成因，即交通标志设置不合理与车速过快为次要成因，即夜间照明不足、路面破损与恶劣天气为可忽略成因。
(4) 现场调查结论
此处的匝道处与哈绥公路相比车道突然变窄，驾驶员很难察觉此变化，使得由哈绥公路驶来的车辆驶至与匝道交叉处极易发生交通事故；匝道处线形为竖曲线终端连接270°急弯，视距条件不好，驾驶员驶过此处时如果车速过快，极易发生交通事故；其次，车辆在高速公路上行驶，车速较快，匝道处缺少有效的减速设施；缺少警示标志，部分标志指示意图不清晰，且存在施工时设置的标志，对现状交通并不起警示作用，反而影响了驾驶员的注意力。
参考文献：
肖慎, 过秀成. 模糊聚类法在公路交通事故多发点成因分析中的应用. 交通运输系统工程与信息. 2002, 2 (3): 40~43
傅立编著. 灰色系统理论及其应用. 科学技术文献出版社. 1992
高惠璇. 应用多元统计分析. 北京大学出版社. 2005: 293~306, 218~250, 295~306
Lotte Larsen. Methods of Multidisciplinary In-depth Analysis of Road Traffic Accidents. Journal of Hazardous Materials, 2004: 115~122
注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。