数据挖掘技术在道路交通安全评价中的应用实践

【摘要】：随着当前我国社会经济水平的飞速发展，当前我国社会正在朝着现代化建设方向稳步前进。伴随大众生活水平的不断提升，大众的需求也逐日增长，交通工具成为了眼下大众工作生活中的重要工具，这也加剧了我国交通安全的形势，导致一些道路拥挤，交通事故经常出现，对大众的生命财产安全造成了极大的威胁。因此，对于道路交通安全的有效改善成为了当前亟待解决的问题。

【关键词】：数据挖掘技术 道路安全 应用实践

近几年，交通工具逐渐成为了每家每户必备的商品，但是随着交通工具的普及，造成了交通通行量直线增长。道路交通的安全问题也引起了政府和相关部门的极大重视，国家对交通安全实施了一些举措，保证道路安全有序的通行。经过长时间的探索和研究，数据挖掘技术可以有效的从道路安全的评价中获取到一些有效的信息，并针对其做出一些举措，保证道路安全的稳定性。本文针对当前数据挖掘技术在道路交通安全评价中的应用实践展开了分析和探讨。

1.道路交通安全评价和数据挖掘技术的背景

早在上个世纪，国外一些发达国家已经建立起相对完善的交通事故信息系统，当前已经成为事故收集和进行分析不可缺少的工具。近几年以来，我国国家安全生产和监督管理系统已经成为了分析道路交通事故的关键手段，被国内外的一些学者进行分析和使用。使用系统提供的一些关键词进行搜索就可以得出一些数据统计，系统中还对一些道路交通事故进行详细描述的文本数据进行提取，但是这些数据信息必须使用现金的数据挖掘技术才能进行提取。面对当前规模庞大的数据库，仅仅凭借经验是不能对其进行精确的分类的，伴随信息化技术和统计技术的不断发展和进步，可以利用数方式对数据进行更加科学的分类。并将分析的方法根据自身的属性用数学方法对样本之间进行定量处理，目前已经被一些学者广泛的应用到道路交通事故数据统计中去。像是采用了分析方法对道路事故发生的形式和状态进行了分析，还对此区域道路的交通安全情况进行了一定的评价。一些学者在利用相关的分析方法对道路交通事故和交通违章等等现状的保护手段进行了分析，但是对数据挖掘进行综合利用，并进行聚类分析等方式对道路交通安全状况进行了综合评价的研究还相对较少。

文章根据我国安全生产监督总局的事故查询系统，使用数据挖掘技术从中进行重大交通事故信息的抽取，根据交通事故产生的数量，死亡人数，发生频率，和死伤人数作为当前道路交通安全的评测标准，并按照国家社会经济的发展水平，人口密度和区域特征来进行划分。为我国交通事故的预防制定有效的措施和手段，降低我国交通事故的发生频率。

2.道路交通安全评价以及数据挖掘系统的概述

2.1道路交通安全评价系统

道路交通安全评价系统是当前道路交通中最重要的一项环节，对道路的进行准确的分析和判断，道路建设的可行性进行客观的研究，并分析道路会出现的一些潜在的风险和弊端，保证道路在通车之后能够降低出现交通事故的概率，能够更好的完成对施工之前规划安全性的保障，道路安全评价系统根据一系诶数据对道路前期规划和设计方面进行了全方面的理解，保证道路安全中相关规定和法律法规都已经被应用到当前道路的建设和实施过程中。针对道路开展交通安全的评价，分析大量的数据和专业知识，从其中找出道路设计，施工和养护的最佳解决手段。

2.2数据挖掘技术

当前是大数据时代，经常会有一些数据信息在数据库中进行存储，但是这些数据可能会出现不完整，音频质量不高，种类复杂，信息模糊等瑕疵现象出现，利用这些数据去对其中的一些信息进行挖掘，这些信息是大众不能提前了解的，但是这些信息也都属于有效的信息。在大数据数据库中对相关数据进行筛选，使用一系列的计算方式和相关程序来得出需要的数据信息，数据挖掘技术经常在大数据库中要进行仔细反复的筛选，因为这些数据都利用了一些计算机算法相关程序，只要数据不符合要求，就需要重新对数据进行综合的筛选，直至在数据库中将预期的数据找到为止。使用数据卡挖掘技术可以保证数据的精准程度和有效程度。

3.数据挖掘技术在我国道路交通安全评价中的实践

3.1大数据的采集过程

国家安全生产监督管理总局在近几年来对发生过的交通事故进行了一系列的统计，并且将数据信息输进数据库中，设立了查询系统方便大众进行查询。文中采用的数据库就是来自于国家安全生产监督管理总局的查询系统，这个系统具有一定的稳定性和权威性，数据内容相对真实。在进行道路交通安全评价的时候需要登录国家安全生产监督总局的管理系统来进行一系列的查询。并按照相关交通要道所处的地区和位置等关键词进行搜索，就可以从中提取到一些有效的数据信息，针对这些问题进行分析和研究，从而得出一定的结论并将数据进行统计和计算，在日后設计道路的时候可以作为参考【1】。

3.2道路交通安全评价数据挖掘实例

国家安全生产监督管理总局会将交通事故逐一地进行记录，这些数据信息中也包括一些工程事故和交通事故。数据挖掘技术是在数据库中对一些有含义的信息进行挖掘。数据挖掘技术的基本计算方式是比较多样的，还可以再多个领域进行应用。像数据挖掘技术的基本手段包括：分类，融合分析法，相关联分析法，聚类分析法和估计方法等等。

利用数据挖掘技术中的关联分析方法在道路安全评价中的有效应用主要指借助两起事故之间的联系性，来对这两起事故之间的联系进行衡量，有效的使用关联分析方法可以从道路等级和交通工具的类别以及大众的年龄等等来对一些因素进行分析和研究，从而在相互关联的两起事故当中找到发生事故的主要因素。针对一些事故发生的因素进行有效的分析和探讨可以做出一些措施来保证交通的安全，从关联分析方法中可以对道路安全的影响原因展开讨论，对交通事故造成的原因以及大众进行相关联的分析，从而可以得出有效的措施来对交通事故进行预防【2】。

聚类分析法在道路安全评价中数据挖掘技术的有效应用是指将安全事故开始整合，并将每个交通事故之间的相似或是类似的问题聚在一起，像是交通驾驶员的年龄和在同一路口是否存在无证驾驶的因素。通过聚类分析方法得出一些结论，随着近几年来车辆的增多，一些无证驾驶的现象也频繁出现，这些现象也是导致当前交通安全事故发生的关键因素之一。同时，酒驾也成为了当前引发交通事故的另一重要因素。眼下对于这两种现象，相关部门和政府应该不断的提升对交通安全的监察和管理，对酒驾和无证驾驶的 现象给予一定的抵制，这样才能为社会稳定和交通安全作出相应的保障。使用相关性分析方法来对道路交通安全进行有效的保障是指在国家安全生产监督管理总局的交通事故查询系统中查到的信息数据在不同的地域和不同的交通道路之间都会产生一些关联性。这些关联性得到的结论可以有效的在建立相关法律法规中产生设计和辅助的作用【3】。

数据挖掘技术中使用决策分析的方法来对道路交通安全评价系统进行整体的查询，在国家安全生产监督管理总局中对一些交通事故利用特定的信息进行查询和选择。对于查询系统当中的一些历史数据自动的选择和定义是可以有效的对一些交通事故进行进行选中并进行分析的，但是基于一些决策的节点来说，对数据先进行大范圍的筛选，之后再对交通事故展开二次的筛选，直至最终就可以得到想要的信息并利用决策分析来发现交通事故产生的原因【4】。

4.对交通事故进行分析

对交通事故现场进行一些询问并了解事故现场发生的过程，交通事故数据信息经常是对交通事故因素进行分析的主要基础。交通事故一些数据信息主要是来自于对事故现场的调查和分析，当一个事故发生的时候，相关人员根据对事故现场的观察和研究来对事故场面，事故的一些特点以及其他的一些数据像是时间，天气，事故发生的地面状态和事故死伤数据来进行调查。每个信息数据只反映一种交通事故的特性，这些包含着交通事故数据性质的信息促进了交通事故的多面性。其次，数据信息是由交通事故的主要信息，驾驶员信息和交通工具信息以及道路信息共同构建的，所以，数据信息和以上几个方面都成为了交通事故的逻辑上层层面。因为驾驶人员，交通工具和交通道路和环境的相互结合，道路交通事故在道路交通系统当中已经属于一种不能预测的突发事故。根据当前在我国安全数据库的交通事故数据展开一定的分析可以知道，交通事故的发生原因主要呈现出了一种多线性和多层次的结构，每个交通道路的记录都包含着多个信息数据。道路交通事故原因分析主要是针对形成交通事故的驾驶人员，交通工具和其他因素方面进行同步研究。

大众作为交通安全的主体，在道路交通的安全系统当中不仅仅是充当交通事故的发生者，还充当着受害者。在交通安全事故当中，一些道路的使用者像是驾驶员，乘客和行人等等都是交通运输系统的重要对象。假设驾驶员没有在事故发生之前进行有效的通知和预警，对交通事故进行正确的思维和操作，就极易产生交通事故。如图，显示了某地一年中的交通事故数据。

如图可知，影响整个道路交通安全的因素中，因为交通驾驶员的自身原因造成交通事故占了很大的百分比，非机动车驾驶员造成交通事故的占比较少，而行人造成交通事故的比重更小【6】。

5.分析和讨论

在进行对比的时候相关人员发现，我国大部分的省级行政区的道路交通安全水平在不同的道路上有着不同的效果，像是在国道，县道和省道上存在着较大的差距，一些城市的国道交通安全水平是二级，但是在一些省道和县道上却是三级，这就极大的降低了我国道路交通安全的水平。通过研究和调查可知，由于地势对道路交通产生了一定的影响，我国的平原地区道路环境相对较好，但是根据医疗卫生和道路交通基础设施的状况对教育事故造成的死伤数据信息规律来看，我国一些经济条件好的地区各个道路交通设施均好于经济欠发达地区。相关人员依据地势和经济水平对我国省市进行了相应的分组，各组之间不同道路的交通水平等级存在一定的联系，特别是地势平坦地区和经济发达的地区存在着一些相似之处，人口密集地区和各种地区道路类型都呈现出了一些相关联的信息。相关人员对于一些能够提取出来交通事故数据信息的我国各个行政区域，多种交通类型的道路交通安全水平进行了聚类研究和分析，结果现实出了一些大型城市道路交通安全水平较高，但是一些偏远山区的道路交通安全水平相对较低。其次，在经济发达地区和经济欠发达地区的人口密度和各个道路交通安全质量随着安全水平的降低逐渐走低。这些数据信息可以对不同道路类型的交通安全水平进行管理和调查，为了更好的提升我国道路交通安全水平提供帮助。我国各个行政区域在不同道路上的安全水平存在差距，所以各个部门和相关政府要对这个现象引起极高的重视，有针对性的对其进行预防和解决措施。数据挖掘在我国道路安全评价中的有效应用可以更好的提升我国在道路安全分析等方面的有效性，同时还能通过一些试验分析验证了道路安全和区域之间的联系，促进了相关数据信息在道路交通方面的应用。

结语

综上所述，当前大众的生活水平不断提升，交通工具已经逐步走入了各家各户，交通工具急速增长，驾驶人员的逐渐增多以及驾驶人员的素质不均衡，由此产生了一系列安全事故，造成了不良的影响。相关部门从国家安全生产监督总局的事故查询系统中对相关数据进行挖掘和分析，对各个事故进行分类和整理，并针对这些整理出来的事故因素进行处理。利用数据挖掘技术对于道路安全的评价可以降低交通事故的发生，可以提升大众的交通意识，防患于未然，为道路交通安全做出保障。

【参考文献】：

【1】 支野， 王大珊， 丛浩哲，等. 道路交通事故数据深度挖掘技术与应用——以深圳市为例[J]. 城市交通， 2018， 16（3）.

【2】 李宛蓉，李博，郭义.... 数据挖掘技术应用于针灸重大问题研究的可行性分析[J]. 中医药学报， 2018（6）：6-9.

【3】 刘晓红. 物联网在设施农业上的环境监控与数据挖掘技术研究应用[J]. 农村经济与科技， 2017， 28（4）：86-86.

【4】 李锐，张伟彬. 基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用[J]. 自动化技术与应用， 2018， 37（11）：50-54.

【5】 宿忠娥， 祁建宏， 效迎春. 数据挖掘技术在风力发电机组故障诊断中的应用与研究[J]. 自动化与仪器仪表， 2018（2）.

作者简介：姓名：严娜，性别：女，出生：1986年10月15日，民族：汉 ，籍贯：北京，最高学历：硕士在读  研究方向：概率论与数理统计