数据挖掘技术在公路交通事故分析中的应用文献综述

文献综述

1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述：文 献 综 述1.研究背景近些年来，随着中国高新科技领域正在蓬勃发展,国民经济稳定增长，群众的生活质量不断地提高,同时各行业经济建设取得了突破性进展,带来了汽车拥有量和交通需求的快速增加，交通事故发生率呈上升趋势，公路交通安全已成为我国公共安全的最大威胁之一。

据交通运输部统计，2021年全国共发生道路交通事故450254起,造成98738人死亡、469911人受伤,直接财产损失18.8亿元.目前,我国是全球道路交通安全事故高发的国家之一。

基于我国现阶段的交通安全事故数目庞大、恶性影响的交通事故多发、造成的死亡率高这三大特征，因此，我们十分有必要对交通事故数据进行深入的探索挖掘，目的是找到事故发的潜在规律、事故属性之间的内在联系、各类别因素在公路交通安全事故发生的过程中所起到的真正作用，对事故发的趋势进预测。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,是近些年来信息科技领域兴起的一个重要研究领域,它相较于传统统计学而言，更好地适应了大数据背景下的数据挖掘。

如何运用数据挖掘技术，对数量庞大的交通事故数据进行综合开发和有效利用，成为一个迫切问题。

因此我们迫切需要对公路交通事故的危害程度、事故次数、事故地点、事故类型和事故时间等问题进行深入研究,以发现数据的内在结构与关联，降低事故发生率及事故严重程度.本论文重点关注人、车、路、环境、道路安全设施等各方面因素对事故形成的影响,并分析公共交通事故数据特点，深入研究事故发生的潜在规律、致因分析和预测模型,提出科学有效的事故预防措施和提高交通安全的相关建议，以降低事故的发生率和危害的严重程度.2.研究意义公路交通事故威胁着全人类生命安全,是全世界范围的社会公共事件.我国每年交通事故发生率及事故危害的严重程度一直居高不下。

在事故的分布特征、发生成因、事故的提前预测与危险程度评价体系、日常学习生活中的预防对策等方面有着诸多理论与实际问题,需要我们去发现,提出优化方法和有效建议。

在当前大数据时代的背景下,各行各业的繁荣发展都离不开大数据的支持,怎样通过庞大的数据库找到与问题相关的数据,怎样通过数据的分布特征了解研究对象的特点, 怎样通过大数据来挖掘出其中潜在的内容,并且找到关键的数据信息,用于研究对象的分析以及未来发展情况的预测,是大数据相关专业所需要研究的,其中用到的统计分析知识以及数据挖掘的模型技术是支撑数据研究分析的强大力量。

交通事故数据是研究公路交通安全管理相关问题的重要数据资料,对于大量的公路交通事故数据的统计分析,以及利用技术知识来识别和研究其他特征数据背后潜在的有用信息,具有重要的实际研究意义。