数据挖掘技术在我国道路交通安全评价中的应用

利用数据挖掘技术从国家安全生产监督管理总局事故查询系统中我国2004—2014年间发生的重大交通事故中筛选出具有道路类型信息的2 383件交通事故数据,按照省级行政区和道路类型进行聚类分析,将我国31个省级行政区域的道路交通安全水平进行了归类,并利用相关性分析法分析了社会经济发展水平、地势阶梯和人口密度等区域特征与道路交通安全水平之间的关系。结果表明:通过文本数据挖掘技术可以得到对我国道路交通安全评价有价值的信息;我国68%的省级行政区域在不同道路类型上的道路交通安全水平存在差异性;利用相关性分析发现我国道路交通安全水平与社会经济发展水平、地势阶梯、人口密度等区域特征有较强的相关性。

道路交通事故信息文本预处理技术研究与实践

文本预处理是文本挖掘的关键一步,建立与信息相匹配的标准语义集合能缩短信息处理的时间,提高信息的提取率和识别精度。根据国家交通事故信息采集规范要求,从国家公共安全行业标准中抽取相关交通事故基本信息的标准词汇及代码,构建了一套含有12个属性项目、185个标准词汇的交通事故信息文本预处理用标准化语义集合,并将其应用于国家安全生产监督管理总局的事故查询系统,对系统中2004—2014年期间所收集的8 156件重大道路交通事故信息中的文本数据进行分析。结果表明:利用这套语义集合能更多地提取交通事故信息,可为准确捕捉交通事故特征和研究交通事故发生机理提供重要依据,也为开发交通事故自动信息识别系统创造了重要的条件。