數據挖掘技術在道路交通安全評價中的應用實踐

【摘要】：隨著當前我國社會經濟水平的飛速發展，當前我國社會正在朝著現代化建設方向穩步前進。伴隨大眾生活水平的不斷提升，大眾的需求也逐日增長，交通工具成為了眼下大眾工作生活中的重要工具，這也加劇了我國交通安全的形勢，導致一些道路擁擠，交通事故經常出現，對大眾的生命財產安全造成了極大的威脅。因此，對于道路交通安全的有效改善成為了當前亟待解決的問題。

【關鍵詞】：數據挖掘技術 道路安全 應用實踐

近幾年，交通工具逐漸成為了每家每戶必備的商品，但是隨著交通工具的普及，造成了交通通行量直線增長。道路交通的安全問題也引起了政府和相關部門的極大重視，國家對交通安全實施了一些舉措，保證道路安全有序的通行。經過長時間的探索和研究，數據挖掘技術可以有效的從道路安全的評價中獲取到一些有效的信息，并針對其做出一些舉措，保證道路安全的穩定性。本文針對當前數據挖掘技術在道路交通安全評價中的應用實踐展開了分析和探討。

1.道路交通安全評價和數據挖掘技術的背景

早在上個世紀，國外一些發達國家已經建立起相對完善的交通事故信息系統，當前已經成為事故收集和進行分析不可缺少的工具。近幾年以來，我國國家安全生產和監督管理系統已經成為了分析道路交通事故的關鍵手段，被國內外的一些學者進行分析和使用。使用系統提供的一些關鍵詞進行搜索就可以得出一些數據統計，系統中還對一些道路交通事故進行詳細描述的文本數據進行提取，但是這些數據信息必須使用現金的數據挖掘技術才能進行提取。面對當前規模龐大的數據庫，僅僅憑借經驗是不能對其進行精確的分類的，伴隨信息化技術和統計技術的不斷發展和進步，可以利用數方式對數據進行更加科學的分類。并將分析的方法根據自身的屬性用數學方法對樣本之間進行定量處理，目前已經被一些學者廣泛的應用到道路交通事故數據統計中去。像是采用了分析方法對道路事故發生的形式和狀態進行了分析，還對此區域道路的交通安全情況進行了一定的評價。一些學者在利用相關的分析方法對道路交通事故和交通違章等等現狀的保護手段進行了分析，但是對數據挖掘進行綜合利用，并進行聚類分析等方式對道路交通安全狀況進行了綜合評價的研究還相對較少。

文章根據我國安全生產監督總局的事故查詢系統，使用數據挖掘技術從中進行重大交通事故信息的抽取，根據交通事故產生的數量，死亡人數，發生頻率，和死傷人數作為當前道路交通安全的評測標準，并按照國家社會經濟的發展水平，人口密度和區域特征來進行劃分。為我國交通事故的預防制定有效的措施和手段，降低我國交通事故的發生頻率。

2.道路交通安全評價以及數據挖掘系統的概述

2.1道路交通安全評價系統

道路交通安全評價系統是當前道路交通中最重要的一項環節，對道路的進行準確的分析和判斷，道路建設的可行性進行客觀的研究，并分析道路會出現的一些潛在的風險和弊端，保證道路在通車之后能夠降低出現交通事故的概率，能夠更好的完成對施工之前規劃安全性的保障，道路安全評價系統根據一系誒數據對道路前期規劃和設計方面進行了全方面的理解，保證道路安全中相關規定和法律法規都已經被應用到當前道路的建設和實施過程中。針對道路開展交通安全的評價，分析大量的數據和專業知識，從其中找出道路設計，施工和養護的最佳解決手段。

2.2數據挖掘技術

當前是大數據時代，經常會有一些數據信息在數據庫中進行存儲，但是這些數據可能會出現不完整，音頻質量不高，種類復雜，信息模糊等瑕疵現象出現，利用這些數據去對其中的一些信息進行挖掘，這些信息是大眾不能提前了解的，但是這些信息也都屬于有效的信息。在大數據數據庫中對相關數據進行篩選，使用一系列的計算方式和相關程序來得出需要的數據信息，數據挖掘技術經常在大數據庫中要進行仔細反復的篩選，因為這些數據都利用了一些計算機算法相關程序，只要數據不符合要求，就需要重新對數據進行綜合的篩選，直至在數據庫中將預期的數據找到為止。使用數據卡挖掘技術可以保證數據的精準程度和有效程度。

3.數據挖掘技術在我國道路交通安全評價中的實踐

3.1大數據的采集過程

國家安全生產監督管理總局在近幾年來對發生過的交通事故進行了一系列的統計，并且將數據信息輸進數據庫中，設立了查詢系統方便大眾進行查詢。文中采用的數據庫就是來自于國家安全生產監督管理總局的查詢系統，這個系統具有一定的穩定性和權威性，數據內容相對真實。在進行道路交通安全評價的時候需要登錄國家安全生產監督總局的管理系統來進行一系列的查詢。并按照相關交通要道所處的地區和位置等關鍵詞進行搜索，就可以從中提取到一些有效的數據信息，針對這些問題進行分析和研究，從而得出一定的結論并將數據進行統計和計算，在日后設計道路的時候可以作為參考【1】。

3.2道路交通安全評價數據挖掘實例

國家安全生產監督管理總局會將交通事故逐一地進行記錄，這些數據信息中也包括一些工程事故和交通事故。數據挖掘技術是在數據庫中對一些有含義的信息進行挖掘。數據挖掘技術的基本計算方式是比較多樣的，還可以再多個領域進行應用。像數據挖掘技術的基本手段包括：分類，融合分析法，相關聯分析法，聚類分析法和估計方法等等。

利用數據挖掘技術中的關聯分析方法在道路安全評價中的有效應用主要指借助兩起事故之間的聯系性，來對這兩起事故之間的聯系進行衡量，有效的使用關聯分析方法可以從道路等級和交通工具的類別以及大眾的年齡等等來對一些因素進行分析和研究，從而在相互關聯的兩起事故當中找到發生事故的主要因素。針對一些事故發生的因素進行有效的分析和探討可以做出一些措施來保證交通的安全，從關聯分析方法中可以對道路安全的影響原因展開討論，對交通事故造成的原因以及大眾進行相關聯的分析，從而可以得出有效的措施來對交通事故進行預防【2】。

聚類分析法在道路安全評價中數據挖掘技術的有效應用是指將安全事故開始整合，并將每個交通事故之間的相似或是類似的問題聚在一起，像是交通駕駛員的年齡和在同一路口是否存在無證駕駛的因素。通過聚類分析方法得出一些結論，隨著近幾年來車輛的增多，一些無證駕駛的現象也頻繁出現，這些現象也是導致當前交通安全事故發生的關鍵因素之一。同時，酒駕也成為了當前引發交通事故的另一重要因素。眼下對于這兩種現象，相關部門和政府應該不斷的提升對交通安全的監察和管理，對酒駕和無證駕駛的 現象給予一定的抵制，這樣才能為社會穩定和交通安全作出相應的保障。使用相關性分析方法來對道路交通安全進行有效的保障是指在國家安全生產監督管理總局的交通事故查詢系統中查到的信息數據在不同的地域和不同的交通道路之間都會產生一些關聯性。這些關聯性得到的結論可以有效的在建立相關法律法規中產生設計和輔助的作用【3】。

數據挖掘技術中使用決策分析的方法來對道路交通安全評價系統進行整體的查詢，在國家安全生產監督管理總局中對一些交通事故利用特定的信息進行查詢和選擇。對于查詢系統當中的一些歷史數據自動的選擇和定義是可以有效的對一些交通事故進行進行選中并進行分析的，但是基于一些決策的節點來說，對數據先進行大范圍的篩選，之后再對交通事故展開二次的篩選，直至最終就可以得到想要的信息并利用決策分析來發現交通事故產生的原因【4】。

4.對交通事故進行分析

對交通事故現場進行一些詢問并了解事故現場發生的過程，交通事故數據信息經常是對交通事故因素進行分析的主要基礎。交通事故一些數據信息主要是來自于對事故現場的調查和分析，當一個事故發生的時候，相關人員根據對事故現場的觀察和研究來對事故場面，事故的一些特點以及其他的一些數據像是時間，天氣，事故發生的地面狀態和事故死傷數據來進行調查。每個信息數據只反映一種交通事故的特性，這些包含著交通事故數據性質的信息促進了交通事故的多面性。其次，數據信息是由交通事故的主要信息，駕駛員信息和交通工具信息以及道路信息共同構建的，所以，數據信息和以上幾個方面都成為了交通事故的邏輯上層層面。因為駕駛人員，交通工具和交通道路和環境的相互結合，道路交通事故在道路交通系統當中已經屬于一種不能預測的突發事故。根據當前在我國安全數據庫的交通事故數據展開一定的分析可以知道，交通事故的發生原因主要呈現出了一種多線性和多層次的結構，每個交通道路的記錄都包含著多個信息數據。道路交通事故原因分析主要是針對形成交通事故的駕駛人員，交通工具和其他因素方面進行同步研究。

大眾作為交通安全的主體，在道路交通的安全系統當中不僅僅是充當交通事故的發生者，還充當著受害者。在交通安全事故當中，一些道路的使用者像是駕駛員，乘客和行人等等都是交通運輸系統的重要對象。假設駕駛員沒有在事故發生之前進行有效的通知和預警，對交通事故進行正確的思維和操作，就極易產生交通事故。如圖，顯示了某地一年中的交通事故數據。

如圖可知，影響整個道路交通安全的因素中，因為交通駕駛員的自身原因造成交通事故占了很大的百分比，非機動車駕駛員造成交通事故的占比較少，而行人造成交通事故的比重更小【6】。

5.分析和討論

在進行對比的時候相關人員發現，我國大部分的省級行政區的道路交通安全水平在不同的道路上有著不同的效果，像是在國道，縣道和省道上存在著較大的差距，一些城市的國道交通安全水平是二級，但是在一些省道和縣道上卻是三級，這就極大的降低了我國道路交通安全的水平。通過研究和調查可知，由于地勢對道路交通產生了一定的影響，我國的平原地區道路環境相對較好，但是根據醫療衛生和道路交通基礎設施的狀況對教育事故造成的死傷數據信息規律來看，我國一些經濟條件好的地區各個道路交通設施均好于經濟欠發達地區。相關人員依據地勢和經濟水平對我國省市進行了相應的分組，各組之間不同道路的交通水平等級存在一定的聯系，特別是地勢平坦地區和經濟發達的地區存在著一些相似之處，人口密集地區和各種地區道路類型都呈現出了一些相關聯的信息。相關人員對于一些能夠提取出來交通事故數據信息的我國各個行政區域，多種交通類型的道路交通安全水平進行了聚類研究和分析，結果現實出了一些大型城市道路交通安全水平較高，但是一些偏遠山區的道路交通安全水平相對較低。其次，在經濟發達地區和經濟欠發達地區的人口密度和各個道路交通安全質量隨著安全水平的降低逐漸走低。這些數據信息可以對不同道路類型的交通安全水平進行管理和調查，為了更好的提升我國道路交通安全水平提供幫助。我國各個行政區域在不同道路上的安全水平存在差距，所以各個部門和相關政府要對這個現象引起極高的重視，有針對性的對其進行預防和解決措施。數據挖掘在我國道路安全評價中的有效應用可以更好的提升我國在道路安全分析等方面的有效性，同時還能通過一些試驗分析驗證了道路安全和區域之間的聯系，促進了相關數據信息在道路交通方面的應用。

結語

綜上所述，當前大眾的生活水平不斷提升，交通工具已經逐步走入了各家各戶，交通工具急速增長，駕駛人員的逐漸增多以及駕駛人員的素質不均衡，由此產生了一系列安全事故，造成了不良的影響。相關部門從國家安全生產監督總局的事故查詢系統中對相關數據進行挖掘和分析，對各個事故進行分類和整理，并針對這些整理出來的事故因素進行處理。利用數據挖掘技術對于道路安全的評價可以降低交通事故的發生，可以提升大眾的交通意識，防患于未然，為道路交通安全做出保障。

【參考文獻】：

【1】 支野， 王大珊， 叢浩哲，等. 道路交通事故數據深度挖掘技術與應用——以深圳市為例[J]. 城市交通， 2018， 16（3）.

【2】 李宛蓉，李博，郭義.... 數據挖掘技術應用于針灸重大問題研究的可行性分析[J]. 中醫藥學報， 2018（6）：6-9.

【3】 劉曉紅. 物聯網在設施農業上的環境監控與數據挖掘技術研究應用[J]. 農村經濟與科技， 2017， 28（4）：86-86.

【4】 李銳，張偉彬. 基于TF-IDF算法和LDA主題模型數據挖掘技術在電力客戶抱怨文本中的應用[J]. 自動化技術與應用， 2018， 37（11）：50-54.

【5】 宿忠娥， 祁建宏， 效迎春. 數據挖掘技術在風力發電機組故障診斷中的應用與研究[J]. 自動化與儀器儀表， 2018（2）.

作者簡介：姓名：嚴娜，性別：女，出生：1986年10月15日，民族：漢 ，籍貫：北京，最高學歷：碩士在讀 ?研究方向：概率論與數理統計