基于关联规则的道路交通事故多发点成因分析

王颖志，毛永波，王立君

(1.浙江警察学院交通管理工程系， 浙江杭州 310053；2.浙江大学地理信息科学研究所， 浙江杭州 310028)

0 引言

道路交通事故多发点成因分析需要借助各种分析模型来挖掘事故数据内部的影响因素，常用的分析模型有广义线型模型、层次分析模型、神经网络模型、灰色关联模型等。Flahau等人[1]考察了研究区域内每个基础研究单元的道路状况和环境状况，并将广义线型模型中的Logistic模型来回归模拟这些因素对道路交通事故的影响。沈正宏[2]和陈镜晰等人[3]分别使用灰色关联分析法和模糊聚类分析方法来探索事故数据中多种环境因素和事故严重程度指数之间的内在关系。

传统关联规则研究一般使用支持度、置信度、提升度等评价因子来对关联规则兴趣度评价，除此以外也有许多改进的评价因子，如新颖度[4]、改进的规则兴趣度[5]等。汪愿愿[6]等人整合了支持度、置信度、提升度、余弦度量、改进度、J度量等评价因素，构建兴趣度评价关联函数即每个因素的权重系数，以排序可拓时空关联规则。

许多学者在传统关联规则算法的基础上进行改进，以适应事故多发成因分析场景。胡国超[7]、Sriratna Pannawat[8]等人将关联规则和粗糙集理论知识结合在一起。贾熹滨[9]等人应用带约束条件的关联规则来挖掘交通事故数据，以提高挖掘效率。张锋[10]等人基于Apriori算法提出了加权关联规则，使关键事故源获得更高的关注度。

在事故多发点成因分析的场景中，使用关联……