基于因子分析的交通事故影響因素及其機理研究

摘 要：該研究采用因子分析和聚類分析方法，深入探討城市交通事故的成因及其影響機理。通過對交通事故數(shù)據(jù)的細致清洗和信息挖掘，分析事故時間特征及駕駛員特征。研究結(jié)果揭示早晚高峰時段事故高發(fā)的現(xiàn)象，并指出影響事故的主要因素。此外，還發(fā)現(xiàn)中雨天氣下事故高發(fā)，以及外市車輛在事故中占有一定比例。研究提出針對性的預防措施，如發(fā)展公共交通、錯峰上下班政策、加強駕照審核和提高駕駛員安全意識等，旨在為交通管理部門提供科學依據(jù)，以降低事故發(fā)生率。

關(guān)鍵詞：交通事故；因子分析；聚類分析；成因分析；預防措施

中圖分類號：U491.3 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）31-0100-05

Abstract： The study used factor analysis and cluster analysis methods to deeply discuss the causes and impact mechanisms of urban traffic accidents. Through careful cleaning and information mining of traffic accident data， YcpNoyoAibZyrAdH3pzkC1Kk8oudKeqg5J0vA24jBnc=the accident time characteristics and driver characteristics are analyzed. The research results reveal the high incidence of accidents during morning and evening peak hours， and point out the main factors affecting accidents. In addition， it was also found that accidents were high in moderate rain， and vehicles from other cities accounted for a certain proportion of accidzOhNx3Kngy5fzQRRlnBv4dTaMPrIUvrrEyXUtb64Dg0=ents. The study proposes targeted preventive measures， such as developing public transportation， off-peak commuting policies， strengthening driver's license review and improving driver safety awareness， aiming to provide scientific basis for traffic management departments to reduce accident rates.

Keywords： traffic accident; factor analysis; cluster analysis; cause analysis; preventive measures

城市化與機動化進程的快速推進，使得交通事故成為全球性的城市公共安全問題。交通事故不僅威脅著人們的生命財產(chǎn)安全，還對城市的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成阻礙。系統(tǒng)地分析交通事故的成因，對于制定有效的交通管理策略、降低事故發(fā)生率具有重要的理論和實踐意義。

傳統(tǒng)的交通事故成因分析方法主要包括統(tǒng)計分析、專家調(diào)查、事故調(diào)查等。鄭來等[1]通過融合T-S模糊故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡對重特大交通事故進行深入分析，確定了操作不當、超速等為主要致因。此外，王俊美等[2]利用數(shù)理統(tǒng)計和交叉分析方法，對事故類型、事故天氣等因素與交通事故的關(guān)系進行了研究。

隨著大數(shù)據(jù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在交通事故成因分析中的應用日益廣泛。……