典型道路交通事故致因关联规则挖掘研究

陈彬 于鹏程 张奇

摘 要：道路交通事故总量居高不下，严重威胁百姓的生命财产安全。本文通过Apriori算法对高速公路和城市道路两种典型交通环境下的交通事故致因进行关联规则挖掘，用以发现事故致因间的关联关系，从而可对道路交通事故防控起到一定的指导作用。

关键词：事故致因；关联规则；Apriori算法

中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目：基于道路交通事故再现的风险意识评估与提升技术研究（111041000000180001201101）

根据公安部交通管理局发布数据显示，自2018年全国接报道路交通事故起数同比上升21.8%后，基本维持稳态波动。道路交通事故的发生是由涉及到人员因素、车辆因素和交通环境因素等多方面客观和主观因素导致，传统的道路交通事故分析已不能满足事故防控需求。因此，为了切实找到事故发生的客观规律，需要通过关联规则分析对事故发生的影响因素进行耦合分析[1]，寻找其潜在的关联规则，探寻事故发生的内在规律，从而对实现事故“减量控大”[2]，指导各地制定有针对性措施提供有益借鉴。

1关联规则

挖掘关联规则[3]就是寻找多要素间的频繁项集合。为了量化表现项集间的关系，需要使用到两个度量值：支持度（support）和可信度（confidence）。

其中，Support（X）表示X项目的支持度，number（X）表示X项集的频数，number（N）表示数据集总项集的频数。公式表示为该项集记录占数据集总记录的比例。而“最小支持度”则是根据经验预设定的一个阈值。

此外，针对具体问题具体分析，有学者在选取最小支持度和最小可信度时，不采用设置阈值做对比的方法，而是直接将计算结果的前百分之N（N一般选用20）作为选取结果。……