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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
1
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。
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关键词
交通安全
K-means++
交通致因因素
数据挖掘
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职称材料
题名
基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析
被引量:
9
1
作者
王博文
王景升
朱茵
闫硕
薛曦初
机构
中国人民公安大学交通管理学院
中国人民公安大学涉外警务学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第36期15695-15699,共5页
基金
公安部公安理论及软科学研究计划(2020LLYJGADX020)
中国人民公安大学拔尖创新人才培养经费支持研究生科研创新项目(2021yjsky014)
中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题基金(2020SYS15)。
文摘
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。
关键词
交通安全
K-means++
交通致因因素
数据挖掘
Keywords
traffic safety
K-means++
traffic cause factor
data mining
分类号
X912 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析
王博文
王景升
朱茵
闫硕
薛曦初
《科学技术与工程》
北大核心
2021
9
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