基于關聯(lián)特性分析的鐵路事故數(shù)據挖掘及預測、預警方法研究.pdf

1、我國鐵路運輸網絡具有運輸里程長、歷經站點多、范圍輻射廣、運輸周轉大、運輸速度快等特點，年度旅客周轉量及貨物周轉量均居世界首位。鐵路安全涉及面廣、專業(yè)性強且繁瑣復雜，伴隨著鐵路運輸速度的提高和行車密度的增大風險也進一步提高，不同性質事故的發(fā)生可能性也隨之升高。鐵路事故不僅會造成人員傷亡、經濟損失和環(huán)境危害，還有可能造成極其惡劣的社會影響。因此，對鐵路事故數(shù)據進行科學研究，充分發(fā)揮其對鐵路安全工作的決策支持作用，對我國鐵路系統(tǒng)健康穩(wěn)定的發(fā)展

2、有著非常重要的意義。
　　本文從鐵路事故實際數(shù)據入手，首先對影響鐵路事故的各因素進行歸納統(tǒng)計，去除冗余模糊內容，得到可供深入分析的數(shù)據樣本;其次，結合新興的數(shù)據挖掘技術，將關聯(lián)規(guī)則分析應用于鐵路事故實際數(shù)據的研究中，使用經典Apriori算法對樣本數(shù)據進行挖掘;經篩選得到最突出的強關聯(lián)規(guī)則，以灰色關聯(lián)理論為指導，將該規(guī)則中的數(shù)據字段細分為具體的安全隱患內容及事故性質類別，通過灰色關聯(lián)度計算量化分析二者之間的內在聯(lián)系，進一步地對計算

3、結果展開深入分析;之后，運用組合預測原理，以GM(1，1)與三次指數(shù)平滑的預測結果為基礎，結合灰色理論及IOWA算子概念，構建科學合理的組合模型，對不同性質的鐵路事故數(shù)量分別預測并校驗誤差;最后，結合隱患與事故的關系確定其嚴重程度，匯總各單位報告的數(shù)據情況分析安全水平，對超出安全閾值的給出警示，以此對我國鐵路事故安全進行預警分析。
　　本文以鐵路事故實際數(shù)據為基礎，對運輸過程中各影響因素及其相互關系進行量化研究，形成以安全隱患及事