基于聚类分析的农村公路事故黑点识别方法研究

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农村公路的建设和发展成为我国全面建设小康社会决胜阶段的工作重点。交通运输部与诸多省市都提出了建设“四好农村路”这一工作目标,针对农村公路的交通安全工作日益受到重视。与此同时,中国农村道路的建设和改变急剧加快,以交通事故历史数据作为评价依据的直接识别法将不适合现阶段的事故黑点整治工作。本文在综合国内外事故黑点相关研究的基础上,提出了基于聚类分析的农村公路事故黑点分析机制。首先,针对农村公路区别于高速公路和城市道路的特性,本文建立基于网格聚类的道路单元划分方法;其次,利用主成分分析对事故黑点的潜在评价因子进行降维处理,基于改进的K-means对主成分综合得分进行聚类分析,并以SSE和轮廓系数作为聚类效果评定标准,即利用道路单元事故属性数据,按综合损失程度的相对大小确定事故道路单元的级别,同时聚类结果科学性地呈现出了事故点分级临界指标;进一步地,在识别出的事故黑点基础上,本文针对交通管理数据记录的成因,统计总结成因三维特征向量,提出改进的模糊聚类探究事故主要因素、次要因素、诱导因素、隐患因素和可忽略因素,并选用Xie-Beni指标评定聚类效果,结果表明改进的模糊聚类具有更好的准确度以及抗噪强度。以江苏省中部某县级市2017年全年农村公路事故数据进行实例分析,对其事故黑点进行识别,对主要原因进行探究,并联系实际针对主要原因进行改进分析,对照验证建立的事故黑点分析机制的科学性与准确性,进而为农村公路交通安全管理工作的事故黑点整治提供理论依据。
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