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基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析 被引量:9
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作者 王博文 王景升 +2 位作者 朱茵 闫硕 薛曦初 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第36期15695-15699,共5页
交通事故致因因素导致交通事故的发生,而交通事故致因因素的产生与驾驶人的特征相关。基于K-means++对事故伤亡人数、年龄、驾驶经验、事故责任、驾驶人的不安全行为值、车辆的不安全状态值进行聚类分析,探讨具备不同特征的驾驶人群体... 交通事故致因因素导致交通事故的发生,而交通事故致因因素的产生与驾驶人的特征相关。基于K-means++对事故伤亡人数、年龄、驾驶经验、事故责任、驾驶人的不安全行为值、车辆的不安全状态值进行聚类分析,探讨具备不同特征的驾驶人群体产生不同类别的交通事故致因因素的倾向性。结果表明:当聚类簇数为3时,轮廓系数为0.52,模型将驾驶人分为3个群体。其中,驾驶经验及年龄较低,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的不安全行为值;驾驶经验及年龄较高,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的车辆的不安全状态值及较高的伤亡人数;事故责任较低的驾驶人群体的不安全行为值与车辆的不安全状态值均较低。 展开更多
关键词 交通安全 K-means++ 交通致因因素 数据挖掘
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