目錄TOC\o"1-2"\h\u7498摘要 頁(yè)共33頁(yè)基于聚類分析的道路交通事故分析研究摘要：伴隨交通事業(yè)的高速發(fā)展，交通事故變?yōu)閲?yán)峻的社會(huì)議題，對(duì)人們的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成極大威脅，本研究依靠我國(guó)云南省昆明市麻昭高速的交通事故數(shù)據(jù)開(kāi)展研究，憑借集成數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及分析工具，本研究試圖系統(tǒng)地探究天氣形勢(shì)、道路幾何性質(zhì)、時(shí)間階段等固有環(huán)境要素，以及像人類行為活動(dòng)這樣的動(dòng)態(tài)社會(huì)因素，對(duì)其與交通事故發(fā)生的關(guān)聯(lián)性做細(xì)致分析。本文依托國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究工作，為保障數(shù)據(jù)的有效性與可靠性，做了一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理事宜，就像開(kāi)展數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及清洗，然后對(duì)交通事故數(shù)據(jù)的時(shí)空特征和環(huán)境特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析及可視化展現(xiàn)，囊括事故發(fā)生的時(shí)間、天氣狀態(tài)、道路的線型樣式等多個(gè)層面，全面把握交通事故的分布規(guī)律，給后續(xù)分析搭建了充分的基礎(chǔ)框架。就道路交通事故成因開(kāi)展關(guān)聯(lián)分析，我們就時(shí)間維度、道路線型特性和天氣相關(guān)條件這三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，開(kāi)展多階段、全流程的影響因素剖析，著重探究構(gòu)成道路安全環(huán)境的主客觀背景要素，本研究引入了依托K-means聚類模型的事故原因分析方法，基于這一基礎(chǔ)之上，對(duì)研究成果展開(kāi)綜合分析，進(jìn)而有針對(duì)性地提出了能有效降低交通事故頻繁發(fā)生頻次的策略與建議。關(guān)鍵字：道路交通事故；數(shù)據(jù)挖掘；K-means聚類分析；致因分析Abstract:withtherapiddevelopmentoftransportation,trafficaccidentshavebecomeaserioussocialissue,posingagreatthreattopeople'slivesandpropertysafety,thisresearchreliesonthetrafficaccidentdataofMazhaoExpresswayinKunmingcity,YunnanProvinceofourcountrytocarryouttheresearch.Withtheintegrateddataminingtechnologyandanalysistools,thisstudyattemptstosystematicallyexploreinherentenvironmentalfactorssuchasweatherpatterns,roadgeometricproperties,andtimeperiods,aswellasdynamicsocialfactorssuchashumanbehavioralactivities,andtoprovideatheoreticalbasisforthedesignandimplementationofroadnetworks,adetailedanalysisofitsrelevancetotheoccurrenceoftrafficaccidents.Thispaperreliesontheresearchworkofrelevantscholarsathomeandabroad,inordertoensurethevalidityandreliabilityofdata,aseriesofdatapre-processingmattershavebeendone,suchasdataconversionandcleaning,then,thespatial-temporalcharacteristicsandenvironmentalcharacteristicsofthetrafficaccidentdataarestatisticallyanalyzedandvisuallydisplayed,includingthetimeoftheaccident,theweatherstate,thelinetypeoftheroad,etc.,thecomprehensivegraspofthedistributionlawoftrafficaccidentsbuildsasufficientbasicframeworkforsubsequentanalysis.Inthispaper,thecausesofroadtrafficaccidentsareanalyzed.Wecarryoutamulti-stageandwhole-processanalysisoftheinfluencingfactorsonthreekeypoints:TimeDimension,roadalignmentcharacteristicsandweather-relatedconditions,focusingonthesubjectiveandobjectivebackgroundelementsthatconstitutetheroadsafetyenvironment,thisstudyintroducesanaccidentcauseanalysismethodbasedontheK-meansclusteringmodel.Basedonthis,theresearchresultsarecomprehensivelyanalyzed,finally,somestrategiesandsuggestionsareputforwardtoreducethefrequencyoftrafficaccidents.Keywords:TrafficAccidents;DataMining;K-meansClusteringAnalysis;CausalAnalysis一、緒論（一）研究背景及意義1.研究背景作為支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展命脈的交通運(yùn)輸系統(tǒng)，其不可或缺的地位與作用不容低估。一個(gè)安全、在現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展框架內(nèi)，高效運(yùn)行的交通運(yùn)輸系統(tǒng)擔(dān)當(dāng)著不可或缺的紐帶作用，其重要性不容忽視。。近年來(lái)，伴隨中國(guó)道路運(yùn)輸能力顯著強(qiáng)化、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平大幅上揚(yáng)，道路出行需求呈現(xiàn)快速上揚(yáng)的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，該趨勢(shì)不僅展現(xiàn)出國(guó)民經(jīng)濟(jì)的蓬勃向上，同時(shí)也引起了道路交通事故數(shù)量的遞增，此類事件已成為給公眾生命財(cái)帶來(lái)威脅的事生產(chǎn)安全的關(guān)鍵因素之一，急切需要借助深入研究與綜合施策有效處理，目前我國(guó)交通安全領(lǐng)域正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，反映在重大事故頻繁出現(xiàn)、惡性交通事故占比顯著以及交通事故造成的死亡率居高不下這三個(gè)關(guān)鍵特征上，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)可知，2021年，全國(guó)出現(xiàn)的交通事故總起數(shù)為282539起；對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)交通事故的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)表明，合計(jì)出現(xiàn)了211869起事故，而其中汽車(chē)事故為141246,摩托車(chē)事故總計(jì)70623起,該數(shù)據(jù)同國(guó)內(nèi)過(guò)去對(duì)事故原因的深度分析表明了事故中人類行為與車(chē)輛操作占據(jù)主導(dǎo)地位，涉及道路情況、交通流量、氣候狀態(tài)以及交通諸如基礎(chǔ)設(shè)施管理的外部因素合計(jì)僅占事故原因的3%份額，在事故處理的階段，審定主要責(zé)任歸屬的核心問(wèn)題凸顯。進(jìn)而體現(xiàn)人為因素在事故發(fā)生里的作用極其明顯，其占的比重高達(dá)90%以上，就實(shí)際情況來(lái)說(shuō)，一場(chǎng)交通事故的出現(xiàn)一般是由多樣各個(gè)因素綜合作用的成果，涉及但不限于道路條件、交通流量、氣象環(huán)境以及交通管理規(guī)劃等關(guān)鍵成因，深入探研究交通事故的起因，精準(zhǔn)辨認(rèn)各種因素在其發(fā)生進(jìn)程中的實(shí)際影響力，已成為我們急需攻克的關(guān)鍵問(wèn)題，旨在全面理解并積極預(yù)防道路交通安全事故降臨，經(jīng)過(guò)對(duì)交通事故的成因、規(guī)律和預(yù)防措施的深入鉆研，可以切實(shí)降低事故發(fā)生，降低人員傷亡數(shù)量，為人們出行的安全提供堅(jiān)實(shí)后盾。2.研究意義為降低交通事故造成的傷害、切實(shí)遏制交通事故出現(xiàn)，全球的科研人員跟交通管理專家正深入挖掘并探究道路交通事故的發(fā)展機(jī)理及其內(nèi)在規(guī)律，交通事故發(fā)生的特征體現(xiàn)出偶然與隨機(jī)的特性，其本質(zhì)其實(shí)是小概率隨機(jī)這使得它們借助傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法或仿真技術(shù)精確復(fù)現(xiàn)與模擬變得不易，伴著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可觀進(jìn)步研究者對(duì)道路交通事故進(jìn)行分析時(shí)，大多習(xí)慣從事故的歷史數(shù)據(jù)入手，借助事后的研究策略以總結(jié)出理論認(rèn)知與該行為不僅深化了對(duì)事故發(fā)生原理的把握，更為有效預(yù)防今后的交通事故打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，研究的范圍全面面覆蓋的是事故數(shù)據(jù)的收集整合、統(tǒng)計(jì)分析、深入探究事故發(fā)生的原因、潛在嚴(yán)重性預(yù)測(cè)以及針對(duì)性安全改進(jìn)策略制定其目標(biāo)是從宏觀層面到細(xì)致層面全方位展開(kāi)探索與優(yōu)化，現(xiàn)在的研究普遍在實(shí)踐性上有欠缺，諸多研究成果還局限停留在理論探討階段，未能充分轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際運(yùn)用，鑒于國(guó)內(nèi)已經(jīng)打造出“道路交通事故管理信息系統(tǒng)”，經(jīng)過(guò)好些年的持不斷成長(zhǎng)及數(shù)據(jù)聚集，道路交通安全管理機(jī)構(gòu)積累了體量龐大的原始事故數(shù)據(jù)集，就目前而言，數(shù)據(jù)利用尚顯不佳實(shí)際應(yīng)用主要局限于依靠“事故起數(shù)”“受傷人數(shù)”“死亡人數(shù)”和“財(cái)產(chǎn)損失”這四大量化指標(biāo)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)沒(méi)有深度挖掘潛在的事故資料，這一情形與日益多元化的交通形式以及復(fù)雜多變的道路環(huán)境相矛盾，導(dǎo)致某些分析技術(shù)已難以契合需求，眼下的挑戰(zhàn)不單單是探索收集事故數(shù)據(jù)的有效路徑，還需深入考量怎樣運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)與方法從龐大數(shù)據(jù)集里挖掘潛在事故觸發(fā)因素，以及創(chuàng)建創(chuàng)新型的模型與策略，以實(shí)現(xiàn)高效處理大規(guī)模事故數(shù)，并從中挖掘出有價(jià)值的信息，對(duì)事故致因開(kāi)展分析，從事故歷史記錄里找出潛在的特征與規(guī)律，從而為制定針對(duì)性的事故預(yù)防策略提供科學(xué)基礎(chǔ)，表明出了極其關(guān)鍵的價(jià)值。（二）國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著全球交通行業(yè)的蓬勃發(fā)展，道路交通事故已成為危害人類生命和財(cái)產(chǎn)安全的重要因素。在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界，針對(duì)道路交通事故的分析研究日益受到重視。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種有效的數(shù)據(jù)分析手段，已被廣泛應(yīng)用于道路交通事故的分析中。在國(guó)內(nèi)，眾多學(xué)者利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入研究。例如，有研究者基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)道路交通事故的成因、危險(xiǎn)性及預(yù)警方法進(jìn)行了全面分析，并提出了相應(yīng)的預(yù)防措施。周倩倩等（2019）以克拉瑪依市道路交通事故為對(duì)象，闡述了大數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)在提升數(shù)據(jù)價(jià)值方面的作用，建立了時(shí)空分析模型確定事故多發(fā)時(shí)間段和路段。她采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)、聚類等方法挖掘事故因素，構(gòu)建了分析體系探究作用關(guān)系，并利用層次分析和模糊綜合評(píng)價(jià)建立了預(yù)警指標(biāo)體系和模型。羅圣西等（2019）基于深圳事故數(shù)據(jù)，建立了基于空間環(huán)境特征的事故嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)模型，并研究了事故群體性空間分布特征。他利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法優(yōu)化路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，基于譜聚類算法劃分事故查勘區(qū)域，并驗(yàn)證了其有效性。汪琴琴等（2020）以貴陽(yáng)交通事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合使用可視化、統(tǒng)計(jì)、聚類、邏輯回歸和關(guān)聯(lián)規(guī)則等方法，探索了交通事故成因。她建立了邏輯回歸模型預(yù)測(cè)事故責(zé)任類型，并挖掘了特定司機(jī)特征與事故的關(guān)系。董鑫磊等（2022）綜述了交通事故成因與預(yù)警方法的現(xiàn)狀，改進(jìn)了Apriori算法為MIFP-Apriori算法，結(jié)合改進(jìn)FP-tree算法分析道路交通安全因素的關(guān)聯(lián)性。他采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建事故原因及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，結(jié)合K2算法學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，開(kāi)發(fā)了基于SSM框架的交通事故預(yù)警平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了道路交通安全狀況的定量與定性分析。錢(qián)欣麗等（2024）基于美國(guó)加利福尼亞州的道路交通事故數(shù)據(jù)，進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理與可視化展示，利用K-means聚類算法離散化變量，并引入并改進(jìn)Apriori算法挖掘事故成因關(guān)聯(lián)，特別關(guān)注重大事故相關(guān)規(guī)則。她發(fā)現(xiàn)支持向量回歸（SVR）模型在預(yù)測(cè)性能上表現(xiàn)最佳，結(jié)合貝葉斯優(yōu)化（BAO）與粒子群優(yōu)化（PSO）算法進(jìn)一步優(yōu)化模型，深入分析了事故持續(xù)時(shí)間的主要影響因素，并提出預(yù)防對(duì)策。在國(guó)外，道路交通事故的數(shù)據(jù)挖掘研究同樣收獲顯著進(jìn)展，研究者們借助先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘工具、算法，對(duì)大對(duì)批量事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了挖掘分析，MuhammadTauseefZafar等（2019）依托公路安全信息系統(tǒng)事故數(shù)據(jù)集以及國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心采集的數(shù)據(jù)，研究天氣相關(guān)因素對(duì)道路交通事故嚴(yán)重程度到底有何影響，他采用多種模型進(jìn)行對(duì)比分析，并用靈敏度分析就天氣因素對(duì)事故傷害嚴(yán)重程度的影響做了深度剖析，Alkaabi等（2023）采用統(tǒng)計(jì)手段分析道路交通事故的各類涉及環(huán)境要素、人口特征情況、交通違規(guī)行為、事故過(guò)錯(cuò)情形和駕駛員的舉動(dòng)，以界定事故地的交通意外熱點(diǎn)位置。Munasinghe等（2023）采用地理信息系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜城市網(wǎng)絡(luò)中的城市交通事故加以分析，又按照事故時(shí)間與類型定位了熱點(diǎn)，另外還生成了不同的嚴(yán)重性地圖，還對(duì)結(jié)果做了直觀的對(duì)比，Shafabakhsh等（2023）采用地理信息系統(tǒng)去和選取空間分析相結(jié)合的途徑，研究交通事故的發(fā)作頻率和嚴(yán)重程度，Behzadi等（2023）推薦了像樸素貝葉斯、邏輯回歸攏等分類器，研究不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型在交通事故成因分析中的適用性實(shí)證探索，從而更有效地理解和評(píng)估事故的原因和后果。（三）研究?jī)?nèi)容及方法1.研究?jī)?nèi)容本文為挖掘出交通事故產(chǎn)生的潛在因素，基于我國(guó)2021年的道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下幾方面研究。第一章緒論本部分主要交代了論文的選題背景以及研究意義，目前我國(guó)道路交通安全現(xiàn)狀日漸嚴(yán)峻，海量的交通事故數(shù)據(jù)未得到充分利用；而后論述了國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并且基于現(xiàn)有研究方法的優(yōu)劣，明確本文的研究?jī)?nèi)容及方法。第二章基本理論及相關(guān)概念，主要講了聚類分析的基本概念和k-means算法原理。第三章麻昭高速道路交通事故特征分析，說(shuō)明了數(shù)據(jù)來(lái)源，由于本文所使用的數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)缺失，部分字段與事故研究無(wú)關(guān)等問(wèn)題，所以需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，進(jìn)行了數(shù)據(jù)可視化。第四章基于聚類分析的致因分析，通過(guò)對(duì)道路交通事故的致因進(jìn)行了深入研究，揭示了交通事故發(fā)生的多維度影響因素，包括事故發(fā)生時(shí)間、天氣狀況、道路線型等進(jìn)行總結(jié)。第五章麻昭高速交通事故的對(duì)策建議，通過(guò)聚類分析對(duì)事故的根據(jù)前文的分析做出建議。第六章結(jié)論，交通安全事故的發(fā)生是多種因素共同作用的結(jié)果，不僅與肇事者、司機(jī)、乘客和行人的行為狀態(tài)有關(guān)，還受到天氣狀況、道路線型、時(shí)間等客觀因素的影響。2.研究方法（1）文獻(xiàn)分析法通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外道路交通事故致因分析、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用等相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)現(xiàn)有研究成果的不足，明確本文的研究方向與技術(shù)路線，為數(shù)據(jù)建模與分析提供理論基礎(chǔ)。（2）數(shù)據(jù)可視化與統(tǒng)計(jì)分析利用Python編程語(yǔ)言及Matplotlib、Seaborn等可視化工具，對(duì)事故數(shù)據(jù)的時(shí)空分布、天氣關(guān)聯(lián)性、道路類型等進(jìn)行多維統(tǒng)計(jì)分析與圖表展示，揭示事故發(fā)生的潛在規(guī)律。（3）聚類建模與算法優(yōu)化K-means聚類分析：基于天氣、時(shí)間、道路線型等特征，構(gòu)建事故致因聚類模型。模型優(yōu)化：通過(guò)輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）評(píng)估聚類效果。特征權(quán)重分析：結(jié)合聚類結(jié)果，量化各環(huán)境因素對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度。二、基本理論及相關(guān)概念聚類分析（Clustering）為一種機(jī)器學(xué)習(xí)的手段，其主要目標(biāo)是把研究數(shù)據(jù)集劃分成若干類別，這些類別里的對(duì)象相互之間相似度較高，而不同類別里的對(duì)象顯示出明顯的差異狀況，由此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有序歸類與結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)，聚類建模過(guò)程將數(shù)據(jù)點(diǎn)歸到若干個(gè)由高度相似元素組成的集合當(dāng)中，形成了所謂的類簇，從而展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與關(guān)系。處于同一集合里的數(shù)據(jù)點(diǎn)凸顯出高度的同質(zhì)性特點(diǎn)，而隸屬于不同數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)點(diǎn)體現(xiàn)出顯著的異質(zhì)化差異，就復(fù)雜且多維度的數(shù)據(jù)集而言，選取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法做探索性分析，旨在把復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合系統(tǒng)化，達(dá)成標(biāo)準(zhǔn)化處理，聚類分析技術(shù)尤其適合發(fā)掘大規(guī)模數(shù)據(jù)集中變量間潛在的關(guān)聯(lián)性與依存關(guān)系，一種典型的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)途徑，跟監(jiān)督學(xué)習(xí)形成強(qiáng)烈反差，其特性表現(xiàn)為簇內(nèi)部缺乏指示數(shù)據(jù)類別標(biāo)簽的相關(guān)內(nèi)容，此特性與依賴明確標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)活動(dòng)大不相同。聚類分析作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具，在諸多行業(yè)中實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用與深度應(yīng)用，于生物醫(yī)學(xué)研究涉及的范疇中，借助聚類算法對(duì)得到的動(dòng)植物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和人類臨床醫(yī)學(xué)記錄實(shí)施系統(tǒng)的分群操作，不僅可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效組織與歸納，而且有助于進(jìn)一步挖掘醫(yī)療健康信息的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，從而催生全新的醫(yī)學(xué)見(jiàn)解與理論認(rèn)知。在高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)范疇，聚類分析算法的運(yùn)用愈發(fā)頻繁，其主要目的是深入剖析不同客戶群體的偏好與消費(fèi)行為模式，經(jīng)過(guò)識(shí)別存在相似瀏覽習(xí)慣的客戶群體，不但可揭示出這些群體相互間的共同特點(diǎn)，還能為相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)給出精準(zhǔn)的客戶畫(huà)像，進(jìn)而對(duì)服務(wù)策略進(jìn)行優(yōu)化，增進(jìn)客戶的滿意水平，進(jìn)而挖掘隱蔽的新興商業(yè)機(jī)會(huì)。這一過(guò)程不僅推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，增進(jìn)客戶的親近感，還能在競(jìng)爭(zhēng)極度激烈的市場(chǎng)環(huán)境當(dāng)中，為企業(yè)開(kāi)辟新的增長(zhǎng)空間，從保險(xiǎn)精算領(lǐng)域角度看，采用聚類分析算法是為了深入洞察各類消費(fèi)者在業(yè)務(wù)決策里的獨(dú)特偏好，依靠這種途徑，企業(yè)可精準(zhǔn)鑒別并區(qū)分不同的客戶群體，進(jìn)而設(shè)計(jì)出十分貼合需求的保險(xiǎn)服務(wù)方案，以貼合各細(xì)分市場(chǎng)的特定需求。3.K-meansKM（1）選取K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為起始聚類中心。（2）根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與初始中心之間的距離幅度，實(shí)施分類操作；（3）更新類中心點(diǎn)位置后，設(shè)定新初始中心。（4）重新分類數(shù)據(jù)至新的初始中心。（5）通過(guò)迭代策略持續(xù)優(yōu)化起始聚類中心，直至達(dá)成預(yù)期的分類效果。具體的操作是首先把待研究的數(shù)據(jù)集D分成K個(gè)不同的類別即找出K個(gè)中心點(diǎn)，這里將這K個(gè)中心點(diǎn)為定義為{μK=|kk=1}同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)集??={??1,??2,??3…????}，定義一個(gè)類別指示變量{??????|??????∈{0,1}}來(lái)表示數(shù)據(jù)點(diǎn)????(??∈{1,2,…,??})是否應(yīng)屬于現(xiàn)在的第K10。不斷進(jìn)行迭代過(guò)程，因?yàn)槲覀兌x數(shù)據(jù)集D中的樣本點(diǎn)屬于距離它最近中心點(diǎn)的類，所以Rnk的計(jì)算過(guò)程可以表示為：（一）數(shù)據(jù)來(lái)源和鯨社區(qū)云南省昆明市麻昭高速交通事故數(shù)據(jù)集（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理等十多種變量。首先通過(guò)以以事故發(fā)生時(shí)間為橫坐標(biāo)，事故發(fā)生頻數(shù)為縱坐標(biāo)，使用python程序，因?yàn)槿藗兊纳盍?xí)慣等因素，每日的交通流量存在明顯的高峰期和平峰期因此道路交通事故的發(fā)生也呈現(xiàn)出時(shí)間上的分布規(guī)律。從圖中可以觀察到，從早上6:00開(kāi)始，事故數(shù)量逐漸增加，直至下午13:00至15:00達(dá)到第一個(gè)高峰。下午16:00至晚上20:00事故數(shù)量有所下降，但仍然保持在較高水平。晚上20:00至21:00出現(xiàn)第二個(gè)高峰，之后事故數(shù)量逐漸減少。python，查看不同天氣背景下，交通事故發(fā)生次數(shù)的變化情況。其次，針對(duì)晴天期間發(fā)生的57起事故，這一現(xiàn)象可歸因于在陽(yáng)光明媚的天氣條件下，通常伴隨著較高的交通流量。此時(shí)，駕駛者往往缺乏對(duì)潛在危險(xiǎn)的緊迫感，心態(tài)更為放松，這可能導(dǎo)致他們?cè)谛熊?chē)過(guò)程中分心，減少對(duì)道路狀況的關(guān)注，進(jìn)而降低對(duì)事故發(fā)生時(shí)的警覺(jué)性，最終增加事故的發(fā)生概率。提取數(shù)據(jù)集中道路線性類型python,這類道路交通流量大，視線開(kāi)闊所以駕駛員在這種道路上容易放松警惕。其次是連續(xù)下坡發(fā)生的事故多，由于重力作用可能導(dǎo)致車(chē)輛速度控制困難，特別是在剎車(chē)系統(tǒng)磨損或超載的情況下，容易發(fā)生交通事故。基于聚類分析法，我們針對(duì)多元化的交通事故數(shù)據(jù)集開(kāi)展了數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與深度解析，目標(biāo)是識(shí)別與量化引發(fā)事故形成的關(guān)鍵要素，以此揭示在事故形成過(guò)程中起關(guān)鍵決定性作用的客觀條件，接下來(lái)針對(duì)道路照明相關(guān)的條件、日間天氣相關(guān)的條件、行經(jīng)道路相關(guān)的類別等客觀環(huán)境變量，我們借助KM（K-means）聚類方法對(duì)其展開(kāi)周密分析，以探究不同場(chǎng)景中的特性與規(guī)律。在聚類分析這個(gè)框架情境下，K值和n_clusters參數(shù)的挑選十分關(guān)鍵，由于其直接關(guān)系著模型構(gòu)建的有效性與結(jié)果的準(zhǔn)確程度，選定一個(gè)恰當(dāng)?shù)腒值，被認(rèn)定為提高聚類結(jié)果精準(zhǔn)程度的關(guān)鍵要素之一，采用的評(píng)估模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵準(zhǔn)則是輪廓系數(shù)。圖8由此可以得到:（1）隨著樣本點(diǎn)i的聚類結(jié)果與理想狀態(tài)趨近于完美一致性，即當(dāng)S(i)數(shù)值越趨近于1時(shí)，這表明其聚類分析的合理性及有效性達(dá)到了較高水平。（2）當(dāng)樣本點(diǎn)i的評(píng)估值s(i)越趨近于-1時(shí)，這強(qiáng)烈暗示著該樣本點(diǎn)應(yīng)當(dāng)被歸類于除其自身所屬類別之外的其他類別中。（3）隨著樣本點(diǎn)i的相似度度量值s(i)趨于零，這表明該樣本點(diǎn)應(yīng)被歸類于簇之間的邊緣地帶。當(dāng)前階段，我們針對(duì)交通事故數(shù)據(jù)實(shí)施聚類建模策略，精心挑選了包括事故發(fā)生時(shí)間、氣象條件、道路線性特性、路面狀況以及交叉點(diǎn)與路段分類在內(nèi)的關(guān)鍵影響因素。在此過(guò)程中，我們將依據(jù)數(shù)據(jù)集輪廓系數(shù)的評(píng)估指標(biāo)score來(lái)衡量模型的有效性。初始設(shè)定聚類數(shù)量n_clusters為3，通過(guò)Python編程環(huán)境實(shí)現(xiàn)對(duì)交通事故數(shù)據(jù)的擬合操作。圖9：K=3聚類結(jié)果Score=0.2582時(shí)，模型顯示出比較出色的分類成效，借助對(duì)數(shù)學(xué)模型結(jié)果的深入解析，我們弄明白交通事故發(fā)生與多種重要因素之間的緊密聯(lián)系：天氣：Cluster0跟Cluster1的天氣皆為陰，Cluster2所處天氣為晴，陰天也許光線條件較差，影響司機(jī)視線進(jìn)而提升事故風(fēng)險(xiǎn)；晴天的環(huán)境下視野佳，但說(shuō)不定會(huì)因光線很強(qiáng)造成眩光等現(xiàn)象，也或駕駛員警惕性降低引起事故。道路線型：三個(gè)簇道路呈現(xiàn)的線型皆為平直，說(shuō)明在平直道路上，交通事故出現(xiàn)的頻率也較高，或許是因?yàn)轳{駛員在平直道路上容易放下警惕、做出超速行駛等舉動(dòng)。路表情況：排除了濕滑路面等路表狀況引起事故的因素，說(shuō)明在常規(guī)干燥路面的條件下，其他因素對(duì)事故發(fā)生的影響更加明顯。路口路段類型：Cluster0就是隧道，隧道之中空間封閉、光線變化幅度大、視線受阻擋，車(chē)輛若發(fā)生故障或者出現(xiàn)事故，救援難度大且極易引發(fā)二次事故；Cluster1跟Cluster2屬于普通路段，普通路段場(chǎng)景存在復(fù)雜情形，車(chē)流量大、交通參與者的構(gòu)成多樣等拉高了事故出現(xiàn)的概率。為了優(yōu)化模型，進(jìn)而更精準(zhǔn)地去擬合事故數(shù)據(jù)，我們后續(xù)還是采用輪廓系數(shù)作為評(píng)判準(zhǔn)則，利用系統(tǒng)的探索過(guò)程去尋覓最恰當(dāng)?shù)膮?shù)配置。n_clusters=2,輪廓系數(shù):0.2259；n_clusters=3,輪廓系數(shù):0.2582；n_clusters=4,輪廓系數(shù):0.2801；n_clusters=5,輪廓系數(shù):0.2842；n_clusters=6,輪廓系數(shù):0.2794；n_clusters=7,輪廓系數(shù):0.2826；n_clusters=8,輪廓系數(shù):0.2854；n_clusters=9,輪廓系數(shù):0.3069；輪廓系數(shù)值趨向于1時(shí)，表明該模型在聚類分析中的擬合效果顯著優(yōu)化，其內(nèi)部一致性與分離度均達(dá)到較高水平。依據(jù)圖表所示，當(dāng)參數(shù)K設(shè)置為9時(shí)，聚類模型展現(xiàn)出最優(yōu)的準(zhǔn)確度表現(xiàn)。鑒于此，我們選定n_clusters的值為9，進(jìn)而對(duì)原始數(shù)據(jù)集實(shí)施模型擬合操作，最終生成了我們的聚類分析成果。圖10：Score（1）天氣：多數(shù)簇天氣為陰，陰天光線條件差，影響駕駛員視線，是事故發(fā)生的重要影響因素。Cluster1、2、4、5、7、8均為陰天。Cluster0和3為晴，晴天雖光線好，但可能存在眩光等問(wèn)題影響駕駛。Cluster6為雨，潮濕路面降低了輪胎與地面摩擦力，增加剎車(chē)距離，提高事故風(fēng)險(xiǎn)。（2）道路線型：部分簇為平直，Cluster1、2、3、4、6、7，說(shuō)明平直道路上事故也較為常見(jiàn)，是駕駛員在平直道路易放松警惕、超速行駛。Cluster0、5、8為連續(xù)下坡，連續(xù)下坡路段車(chē)輛制動(dòng)系統(tǒng)負(fù)荷大，易出現(xiàn)制動(dòng)失效等問(wèn)題，增加事故隱患。（3）路表情況：大部分簇路表情況為干燥，Cluster0、1、2、3、4、5、7、8，但Cluster6為潮濕，結(jié)合其雨天天氣，進(jìn)一步表明潮濕路面對(duì)事故發(fā)生有顯著影響。（4）路口路段類型：Cluster0、2、5、7為隧道，隧道內(nèi)空間相對(duì)封閉，光線變化大，一旦發(fā)生事故救援難度大，且車(chē)輛在隧道內(nèi)行駛速度通常較快，事故后果可能更嚴(yán)重。Cluster1、3、4、6為普通路段，普通路段交通狀況復(fù)雜，車(chē)流量大、交通參與者多樣，事故風(fēng)險(xiǎn)也較高。Cluster8為橋梁，橋梁路段可能存在橫風(fēng)等特殊情況，加上連續(xù)下坡，增加了事故發(fā)生概率。在K=3時(shí)進(jìn)行聚類操作，模型呈現(xiàn)的輪廓系數(shù)為0.2582，初步證實(shí)了麻昭高速交通事故的發(fā)生與天氣、道路線型、路表情況以及路口路段類型等因素緊密相聯(lián)，伴隨著模型的優(yōu)化，提高其精準(zhǔn)度，挨個(gè)遍歷了不同的聚類數(shù)，且憑借輪廓系數(shù)實(shí)施評(píng)估，若將參數(shù)K=9，聚類分析模型呈現(xiàn)出最優(yōu)準(zhǔn)確率，天氣條件對(duì)交通意外事件發(fā)生的影響十分顯著。光線條件欠佳，駕駛員的視線會(huì)面臨極大的限制，難以清楚地審視道路情況和周?chē)慕煌▍⑴c個(gè)體，由此增加了事故出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，即使處于晴天，視野相對(duì)不錯(cuò)，但強(qiáng)烈光線說(shuō)不定會(huì)產(chǎn)生眩光，對(duì)駕駛員的視線造成干擾，同時(shí)駕駛員也可能因?yàn)樘鞖夂镁头潘闪朔婪吨?，減弱對(duì)潛在隱患的認(rèn)識(shí)，實(shí)際上往往跟事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的提高存在著微妙且復(fù)雜的聯(lián)系，于下雨的天氣條件下，道路表面被水分浸潤(rùn)后變得濕乎乎，結(jié)果大幅降低了輪胎跟路面之間的摩擦系數(shù)，引起車(chē)輛制動(dòng)性能明顯降低，行駛階段里的控制難度跟著增大，進(jìn)而大幅提高了交通事故出現(xiàn)的幾率。由于平直道路的路況整體相對(duì)簡(jiǎn)單，駕駛員在開(kāi)車(chē)過(guò)程中容易放松警戒，精神容易分散，甚至也許會(huì)出現(xiàn)超速行駛的情形，要是遇到突發(fā)事變，駕駛員大概無(wú)法及時(shí)作出有效的應(yīng)對(duì)舉動(dòng)，最終引發(fā)事故降臨，連續(xù)下坡路段存在著別樣的安全隱患，重力作用讓車(chē)輛速度容易失去控制，尤其是在剎車(chē)系統(tǒng)出現(xiàn)毛病或車(chē)輛超負(fù)載的情形下，制動(dòng)出現(xiàn)失效的風(fēng)險(xiǎn)極大，進(jìn)而引起嚴(yán)重的交通事故產(chǎn)生。若路面出現(xiàn)潮濕狀況，車(chē)輛抓地力變小，制動(dòng)效果變差，車(chē)輛在行駛之際容易出現(xiàn)打滑、側(cè)滑等不穩(wěn)定情形，極大提升了事故出現(xiàn)的幾率。隧道內(nèi)部環(huán)境特點(diǎn)明顯，其相對(duì)封閉的空間屬性跟光線情況的快速變動(dòng)共同產(chǎn)生效果，讓駕駛者在走過(guò)隧道入口與出口的時(shí)刻，經(jīng)歷眼睛對(duì)光線強(qiáng)度變動(dòng)的適應(yīng)階段，這一適應(yīng)階段往往會(huì)伴有視覺(jué)感知的臨時(shí)性減退，也就是普遍說(shuō)的視覺(jué)盲區(qū)現(xiàn)象，明顯加大了交通事故產(chǎn)生的潛在幾率。普通路段鑒于交通狀況錯(cuò)綜，各類交通參與者的行事難以揣度，車(chē)輛相互間交匯、變道等操作頻繁上演，容易引起碰撞、刮擦等相關(guān)事故，橋梁所處區(qū)域往往碰到特定氣象情形，此類環(huán)境因素可顯著影響過(guò)往車(chē)輛動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性，若車(chē)輛高速前進(jìn)，或者車(chē)輛本身穩(wěn)定性存在不足時(shí)，橫風(fēng)作用力有概率造成行駛路徑出現(xiàn)偏離，進(jìn)而大幅增加交通事故出現(xiàn)的幾率，這些因素并非各自分開(kāi)，而是以復(fù)雜的樣式相互交織、相互牽動(dòng)，共同造就了交通事故。在道路交通安全管理這項(xiàng)工作里，不要只看重單一因素，而得綜合思索各類因素的整體影響，為切實(shí)降低麻昭高速交通事故的發(fā)生率值，保障公民的出行安全，呈上以下建議。智能照明與關(guān)鍵路段強(qiáng)化：合適地設(shè)置路燈的間距及亮度，尤其是在隧道、彎道、路口這類關(guān)鍵路段，保障駕駛員在夜間或光線微弱時(shí)能夠清楚地觀察道路情形，采用智能型照明系統(tǒng)，依照環(huán)境光線的變化自動(dòng)調(diào)校路燈亮度，既做到能源節(jié)約，又可提高照明成效。平直道路警示與車(chē)速控制：針對(duì)現(xiàn)有的平直道路，設(shè)置恰當(dāng)?shù)南匏贅?biāo)志與警示標(biāo)識(shí)，提示駕駛員提高警覺(jué)，因?yàn)轳{駛員在平直路段往往會(huì)放松警覺(jué)、加快車(chē)速，清晰的限速跟警示能有效預(yù)防因車(chē)速太快引起的事故。排水系統(tǒng)升級(jí)：改善道路的排水系統(tǒng)，保證雨天路面無(wú)積水，減小車(chē)輛于濕滑的路面行駛的隱患，良好的排水設(shè)施能迅速把路面積水排走，防止車(chē)輛出現(xiàn)打滑或者失控，尤其是在像暴雨這樣的極端天氣下，對(duì)保障行車(chē)安全有著重大意義。隧道設(shè)施提升與監(jiān)控加強(qiáng)：添入隧道內(nèi)的照明設(shè)施與通風(fēng)器械，提升隧道內(nèi)的可視程度及空氣質(zhì)量，提升隧道內(nèi)的交通監(jiān)控水平，迅速發(fā)現(xiàn)并處理事故苗頭，合適的隧道環(huán)境能夠增強(qiáng)駕駛員的視覺(jué)效果與舒適體驗(yàn)，降低事故出現(xiàn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。普通路段交通流線優(yōu)化：就普通的路段而言，妥當(dāng)規(guī)劃交通線路走向，增強(qiáng)交通標(biāo)志與標(biāo)線的清晰度，對(duì)路口設(shè)計(jì)做優(yōu)化處理，減少交通里的沖突點(diǎn)，合適的交通流線及清晰的標(biāo)識(shí)可帶領(lǐng)車(chē)輛有序通行，規(guī)避由交通混亂引起的碰撞事故。橋梁防風(fēng)預(yù)警：處于橋梁路段，設(shè)置實(shí)用的橫風(fēng)預(yù)警設(shè)備和防風(fēng)裝置，提醒司機(jī)留心橫風(fēng)影響，并維持車(chē)輛行駛期間的穩(wěn)定性，橋梁所處的位置空曠，橫風(fēng)帶來(lái)的影響十分大，預(yù)警及防風(fēng)設(shè)施可輔助駕駛員提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備事宜，?惡劣天氣監(jiān)測(cè)與預(yù)警：構(gòu)建完備的天氣監(jiān)測(cè)體系，實(shí)時(shí)知悉麻昭高速沿線的天氣動(dòng)態(tài)，尤其是大霧、暴雨、冰雪這類惡劣天氣，采用交通廣播、電子顯示屏等多種手段，及時(shí)向駕駛員披露惡劣天氣預(yù)警資訊，提示駕駛員小心駕駛，提前把應(yīng)對(duì)措施做好，在大霧天氣臨近的時(shí)候，事先把路況告知駕駛員，提議其放慢速度、開(kāi)啟霧燈等，?惡劣天氣下的交通管控：依照不同的天氣情形，制定對(duì)應(yīng)的交通管控舉措，面臨暴雨天氣的情形，酌情降低限速數(shù)值，加大路面巡邏頻次，及時(shí)把道路積水與障礙物清理掉；處于冰雪出現(xiàn)的天氣，除了采用限速、限行的辦法外，還得馬上撒施融雪劑、鋪設(shè)防滑物件，保障路面擁有一定摩擦力，聯(lián)絡(luò)相關(guān)部門(mén)協(xié)同，諸如路政、養(yǎng)護(hù)等相關(guān)單位，形成聯(lián)合應(yīng)對(duì)機(jī)制，共同面對(duì)惡劣天氣對(duì)交通形成的影響，?道路線性評(píng)估與改善：全面評(píng)估麻昭高速的道路線性，針對(duì)存在潛在安全隱患的路段，好似連續(xù)彎道、陡坡一樣的，實(shí)施優(yōu)化修繕，采用調(diào)整彎道半徑、坡度等參數(shù)的方式，讓道路線形更貼近行車(chē)安全要求，降低駕駛員駕車(chē)過(guò)程里的操作難度和