基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)城市道路交通事故成因分析.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)和車輛的增多，城市道路交通事故率不斷上升。不僅對(duì)百姓人身安全造成威脅，而且對(duì)個(gè)人財(cái)產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)也造成了巨大損失。因此，城市交通事故頻發(fā)已成為一個(gè)亟待解決的重要問題，對(duì)交通事故的成因分析，正是降低事故率、減少事故頻發(fā)的關(guān)鍵所在。
　　本文主要結(jié)合人、車、路、環(huán)境四大交通基礎(chǔ)元素，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘工具來探索道路交通事故的成因。選擇經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的西部地區(qū)貴陽市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)上海市為研究對(duì)象，截取2015年兩

2、個(gè)城市交通事故數(shù)據(jù)，并利用Python中pyspider爬蟲系統(tǒng)獲取外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，首先將不同來源數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，將其多個(gè)數(shù)據(jù)表按照關(guān)鍵字進(jìn)行融合和重新編碼，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和可視化分析，來展示影響交通事故發(fā)生的相關(guān)因素;對(duì)事故發(fā)生時(shí)間、肇事者年齡和駕齡，以及事故車輛品牌的詞云圖進(jìn)行分析，并對(duì)上海市和貴陽市的事故多發(fā)路段進(jìn)行熱力圖比較。其次，運(yùn)用多分類Logistic回歸模型，以過失行為導(dǎo)致的事故類型為基準(zhǔn)，來探究交通事故不同類型下影響