現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理在高速公路事故預防中的應用研究

雷小詩

摘 要：隨著高速公路迅猛發(fā)展，交通事故的數(shù)量、死傷人數(shù)也呈不斷上升趨勢，交通安全不容忽視。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中很重要的理論和工具，在融合聚類分析技術的基礎上，運用模糊聚類提出我國高速公路安全事故原因聚類分析的方法，就公路安全數(shù)據(jù)中影響安全的因素進行了量化聚類分析，并利用實際數(shù)據(jù)進行分析，得出高速公路事故高發(fā)的原因的聚類劃分，提出預防和控制方案。

關鍵詞：聚類分析;數(shù)據(jù)挖掘;高速公路;交通安全

0 引言

據(jù)國家公安部交管局的最新數(shù)據(jù)顯示，截至2018年9月，全國機動車保有量達3.22億輛，機動車駕駛人達4.03億人。僅2018年第三季度，新注冊登記機動車達741萬輛，新領證駕駛人數(shù)量達845萬人[1]。2016年，我國共計發(fā)生了約21.3萬起交通事故，這些事故導致約6.31萬人死亡、約22.64萬人受傷，直接財產(chǎn)損失超過12.07億元[2]。

在我國，許多交通安全學者通過對大量數(shù)據(jù)進行詳細的分析，對高速公路交通事故進行了深入的研究，得出某種公路環(huán)境因素對公路交通事故的影響。方青等[3]利用關聯(lián)規(guī)則挖掘方法對高速公路交通事故數(shù)據(jù)進行研究。黃俊道路交通事故的時間分布采用檢驗和系統(tǒng)聚類法對事故進行詳細分析[4]，但它只考慮了單純時間因素，沒有對因素進行擴充。侯樹展等[5]利用主成分分析法建立了高速公路事故嚴重程度與交通流的分析模型。Anastasopoulos等[6]利用多元Tobit回歸分析方法，得到了人車路這3方的因素對高速公路事故傷亡率的影響情況。

1 現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理在治理交通中的應用

隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，交通擁堵問題成了一個備受關注的問題，世界各國普遍受到交通擁堵問題的困擾。而當大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)為解決交通擁堵問題提供了一種全新的途徑。利用大數(shù)據(jù)技術治理交通擁堵在國外已經(jīng)有不少好的案例，雖然大數(shù)據(jù)在國內剛起步，但不乏也有一些好的案例。

本文主要運用數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析理論中的模糊聚類技術對高速公路交通事故的主要原因進行聚類分析，得出各種原因之間的相似性從而得出分類，可以更好更準確地抓關鍵問題。最后，提出預防和控制方案。這是聚類分析在高速公路管理中的一種創(chuàng)新應用，對高速公路管理部門具有一定的參考價值。這也是現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理技術在交通安全管理中的一個創(chuàng)新應用。

2 模糊聚類

傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分，它把每個待辨識的對象嚴格地劃分到某個類中，具有非此即彼的性質，因此這種分類的類別界限是分明的而實際上大多數(shù)對象并沒有嚴格的屬性，它們在性態(tài)和類屬方面存在著中介性，適合進行軟劃分[7]提出的模糊集理論為這種軟劃分提供了有力的分析工具，人們開始用模糊的方法來處理聚類問題，并稱之為模糊聚類分析。

模糊劃分的概念最早由Ruspini[8]提出，利用這一概念人們提出了多種聚類方法，比較典型的有：基于相似性關系和模糊關系的方法[9]，基于模糊等價關系的傳遞閉包方法、基于模糊圖論最大樹方法，以及基于數(shù)據(jù)集的凸分解、動態(tài)規(guī)劃和難以辨識關系等方法然而由于上述方法不適用于大數(shù)據(jù)量情況，難以滿足實時性要求高的場合，因此其實際的應用不夠廣泛，故在該方面的研究也就逐步減少了實際中受到普遍歡迎的是基于目標函數(shù)的方法，該方法設計簡單、解決問題的范圍廣，最終還可以轉化為優(yōu)化問題而借助經(jīng)典數(shù)學的非線性規(guī)劃理論求解，并易于計算機實現(xiàn)。

3 結論

高速公路安全是需要長抓不懈的一項工作，本文通過數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析理論對高速公路交通事故原因進行聚類分析，得出其中的主要原因聚類，抓住主要矛盾，可以很好地指導高速公路管理部門有針對性有重點地加強安全生產(chǎn)，具有一定的實際應用價值。

得出如下結論：

（1）要從根本上保證高速公路的安全，必須找出事故的主要原因，從事故起因人手，有針對性地采取控制措施，標本兼治。把聚類分析技術與高速公路中的事故原因劃分結合起來，是一個很好的結合點。

（2）交通管理創(chuàng)新是當前深圳交通治理的現(xiàn)實需要。交通管理部門綜合運用多種手段，其目的是規(guī)范交通秩序、協(xié)調社會關系、促進和推動交通的和諧，有序運行，交通管理是政府的重要職能之一，只有不斷增強交通管理的創(chuàng)新能力，提高交通管理水平，才能保障交通運行持續(xù)穩(wěn)定與和諧發(fā)展。

（3）聚類分析尤其是模糊聚類有著廣泛的應用前景，必將有更多的學者加入研究行列。隨著現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理技術的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的交通處理技術正面臨嚴峻考驗。將先進的數(shù)據(jù)處理技術與交通行業(yè)相結合，必將可以挖掘出更有價值的交通數(shù)據(jù)。

參考文獻：

[1]法制日報政法·司法.全國機動車駕駛人數(shù)量突破4億[P].法制日報，2018：11871

[2]公安部交通管理局.中華人民共和國道路交通事故統(tǒng)計年報[M].北京：人民交通出版社，2017.

[3]方青，潘曉東，喻澤文.基于關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的高速公路交通事故預警方法研究[J].公路工程，2012，37（06）：113-115.

[4]黃俊，方守恩，白玉瓊.道路交通事故的時間分布[J].公路交通科技，2004（09）：112-116.

[5]侯樹展，孫小端，賀玉龍等.高速公路交通事故嚴重程度與交通流特征的關系研究[J].中國安全科學學報，2011，21（09）：106-112.

[6]楊波，劉海洲.基于聚類分析的交通小區(qū)劃分方法的改進[J].交通規(guī)劃，2007（07）.

[7]徐維祥，蘇曉軍.基于頻繁模式樹的一種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法及其在鐵路隧道安全管理中的應用[J].中國安全科學學報，2007（03）.

[8]葉海軍.模糊聚類分析技術及其應用研究[M].合肥：合肥工業(yè)大學，2006.

[9]段明秀.層次聚類算法的研究及應用[D]：[碩士學位論文].長沙：中南大學，2009.