基于改進(jìn)密度聚類算法的交通事故地點(diǎn)聚類研究

黃 鋼，瞿偉斌，許卉瑩

(公安部交通管理科學(xué)研究所道路交通安全公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇無錫214151)

0 引 言

隨著我國道路里程、機(jī)動(dòng)車保有量和機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藬?shù)量的迅速增長，交通事故總量及傷亡人數(shù)居高不下.區(qū)域交通事故的特征分布與居民生活地域有明顯關(guān)系[1]，在市域范圍內(nèi)，呈現(xiàn)部分區(qū)縣或某一村鎮(zhèn)特定特征的事故多發(fā)情況，對交通事故特征地域分布進(jìn)行研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值，可為交管部門制定針對性的事故預(yù)防對策提供參考.

交通事故地理位置聚類與基于交通事故空間特征的事故多發(fā)點(diǎn)段鑒別具有相同的含義.常用的交通事故多發(fā)點(diǎn)段識(shí)別方法有：累計(jì)頻率曲線法[2]，用頻率曲線表示某個(gè)地點(diǎn)交通事故發(fā)生的次數(shù)；臨界率法[3]，在給定一個(gè)最高事故率的情況下，某一路段事故率超過該值則認(rèn)定為事故多發(fā)段；回歸分析法[4]，應(yīng)用logistic回歸模型將不同交通流特征與交通事故發(fā)生的可能性關(guān)聯(lián)起來，預(yù)測事故多發(fā)點(diǎn)段.這些方法在交通事故多發(fā)點(diǎn)段識(shí)別上都已相對成熟，但存在一個(gè)共同的問題，即沒有考慮事故地理位置信息，研究的是具體某條路上的事故多發(fā)區(qū)域.學(xué)者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法進(jìn)行基于GIS技術(shù)的事故多發(fā)點(diǎn)段識(shí)別[5]，賦予不同道路特征參數(shù)不同權(quán)重，將所有權(quán)重加和后進(jìn)行評價(jià)以獲取事故多發(fā)點(diǎn)段信息，但存在定位信息不準(zhǔn)確問題.

本文旨在通過交通事故信息采集項(xiàng)中記……