Apriori算法在道路交通事故特征分析中的应用研究.docx

摘要：伴随着科技不断进步，人们的生活水平在大幅度提升，交通工具的数量也在飙升，给交通系统带来了巨大压力，道路交通安全领域受到严重挑战，交通事故频发。利用数据挖掘可以有效地分析交通事故数据，了解交通事故各个因素之间的联系，探讨交通事故发生的潜在规律，从而为有关部门的管理决策提供参考和理论，更好地做到交通事故的预防和管理工作。

本文旨在使用关联规则的Apriori算法，对其优化并对交通事故数据进行数据挖掘，发现各个交通事故影响因素间的关联性。本文做如下工作:

（1）简述该领域过去的研究成果，对数据挖掘的知识背景和相关理论进行概述，简要叙述相关规则的原理和Apriori算法。

（2）分析和评价Apriori算法的优劣，以及简述需要分析的数据的特点，对Apriori算法做优化处理。

（3）总结研究工作,发现下一个研究方向。使用关联规则的优化Apriori算法对交通事故的影响因素进行分析，发现其潜在规则。将其运用在交通管理中，帮助交管部门对交通事故进行有效的预测，有针对的对交通频发情况进行防范，保证交通安全。

关键词  交通事故；关联规则；数据挖掘；Apriori算法

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 研究目的思路和内容安排-3

2 数据挖掘和关联规则基础理论-4

2.1 数据挖掘概述-4

2.2 关联规则概述-5

2.3 关联规则算法的选择-6

3 基于交通事故数据的Apriori算法优化-7

3.1 Apriori算法概述-7

3.2 基于交通事故数据特点的Apriori算法评价-9

3.3 Apriori算法优化-10

4 基于优化Apriori算法对道路交通事故数据分析-12

4.1对交通事故的影响因素概述-12

4.2对交通事故数据预处理及详细介绍-12

4.3对道路交通事故影响因素数据分析-14

4.4结果分析与改进算法评价-16

结论-18

致谢-19

参考文献-20