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2025-09-29
交通事故数据关联挖掘分析
【摘要】：读取预处理后的交通事故数据，根据经纬度信息，与这195个网格进行空间连接，为交通事故数据赋予与空间位置相对应的网格编号，以便通过Apriori算法进行关联规则挖掘。对交通事故案件类别、时间段、网格编号等属性信息进行关联规则分析，选择合适的最小支持度和最小置信度。按照关联规则长度为2，提升度大于1.1的原则进行筛选，得到共计84条强关联规则。图4.5关联规则结果
以美国纽约2025年交通事故数据展开，含182980条交通事故记录，包含发生时间、案发地经纬度、隶属街区和警局区域等信息，删除位置、时间属性，以及事故描述属性缺失的数据行。对研究区域内交通事故进行逐小时统计，发现0～6点为交通事故的低发期，6～12点为激增期，12～18点为高发期，18～24点为回退期。据此将交通事故数据的时间属性离散化为0＿6，6＿12，12＿18，18＿24。
将研究区域切割成3km×3km的空间格网，提取出与研究区域相交的共计195个网格，并对网格进行编号。读取预处理后的交通事故数据，根据经纬度信息，与这195个网格进行空间连接，为交通事故数据赋予与空间位置相对应的网格编号，以便通过Apriori算法进行关联规则挖掘。
对交通事故案件类别、时间段、网格编号等属性信息进行关联规则分析，选择合适的最小支持度和最小置信度。由于数据量过于庞大，为提取出有意义的强关联规则，设置最小支持度为0.00024，最小置信度为0.2，计算提取满足最小支持度与最小置信度的强关联规则集。按照关联规则长度为2，提升度大于1.1的原则进行筛选，得到共计84条强关联规则。通过分析得到的强关联规则，推出地理格网与时间段这两个属性之间所存在的关联关系，进而推测交通的时空规律。通过使用聚类方法将强规则分组，实现强关联规则基于矩阵的可视化，如图4.5所示。圈的大小表示聚合后的支持度，6＿12时间段对应31条强关联规则，12＿18时间段对应24条强关联规则，18＿24时间段对应19条强关联规则。(https://www.chuimin.cn)
图4.5 关联规则结果
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