基于福州市交通违法数据的时空关联规则挖掘研究

摘要：

在文明交通的时代背景下,公众对其文明出行、减少交通违法行为的关注度越来越高,研究交通违法行为规律既能减少城市交通违法行为的发生,也能从源头减少交通事故的发生.对福州市2018年交通违法数据按照福建省交通违法扣分相关标准进行分类,利用分类后的数据进行时空关联规则挖掘,得到数据中隐含的规律信息.通过FP-growth算法结合交通违法地址、时间、天气和违法种类进行时空多维数据关联规则挖掘.结果表明:福州市交通违法行为主要聚集在城区和福清市,且上午比下午和晚上更容易发生交通违法行为,受天气影响较小,大多数交通违法行为都是在多云天气下发生;关联规则挖掘在满足最小支持度和置信度下,共挖掘出福州市19处交通违法地址和11种交通违法行为.

关键词：交通违法数据、关联规则、FP-growth算法、可视化展示

所属期刊栏目：27

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目41771423

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51