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基于FP-growth算法的交通事故数据关联规则挖掘研究

Research on Association Rule Mining of Traffic Accident Data Based on FP-growth Algorithm
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摘要 为了探寻多种事故影响因素共同作用下诱发交通事故的某种规律以及各因素间的关系,本文采用FP-growth算法对收集到的交通事故数据进行分析研究,挖掘其中的潜在价值信息,找出事故发生的原因,根据分析结果给相关部门提出建议,帮助城市交通管理者制定更有效的管理措施,以达到降低交通事故发生频率的目的。 In order to explore a certain pattern of traffic accidents induced by the joint action of multiple accident influencing factors and the relationship between the factors,this paper adopts the FP-growth algorithm to analyze the collected traffic accident data,to explore the potential value of the information,to find out the causes of the accidents,and to give suggestions to the relevant departments according to the analysis results,to help the urban traffic managers to formulate more effective management measures,in order to achieve the purpose of reducing the frequency of traffic accidents.
作者 马健 谢雨晴 张丽岩 王燕 周欢生 MA Jian;XIE Yuqing;ZHANG Liyan;WANG Yan;ZHOU Huansheng(School of Civil Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou 215011,China;Jiangsu Jiangnan Trade Group Co.,Ltd.,Suzhou 215011,China)
出处 《科技创新与生产力》 2024年第9期95-97,共3页 Sci-tech Innovation and Productivity
基金 江苏省建设系统项目(2020ZD14 2018ZD258) 江苏省自然基金项目(BK20151201 BK20160357) 江苏省高校哲学·社会科学项目(2018SJA1348) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_1117) 江苏高校哲学社会科学研究一般项目(2023SJYB1420)。
关键词 交通事故 关联规则 FP-GROWTH traffic accident association rule FP-growth
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