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基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测
被引量:
6
1
作者
韩天园
吕凯光
+2 位作者
许江超
李旋
乔洁
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期50-56,共7页
为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害...
为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络(TAN)构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。
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关键词
交通安全
事故伤害
关联规则
社会网络分析
树型贝叶斯网络
伤害预测
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职称材料
题名
基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测
被引量:
6
1
作者
韩天园
吕凯光
许江超
李旋
乔洁
机构
长安大学汽车学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期50-56,共7页
基金
陕西省重点研发计划项目(2020ZDLGY16-08)
教育部人文社会科学青年基金项目(18YJCZH110)。
文摘
为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络(TAN)构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。
关键词
交通安全
事故伤害
关联规则
社会网络分析
树型贝叶斯网络
伤害预测
Keywords
traffic
safety
accident
injury
association
rule
social
network
analysis
tree
bayesian
network
(
tan
)
injury
prediction
分类号
X928.03 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测
韩天园
吕凯光
许江超
李旋
乔洁
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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