基于机器学习的危险货物道路运输事故影响因素分析

摘要：

为研究危险货物道路运输事故严重程度的影响因素,以2015—2019年发生在我国的1267起危险货物道路运输事故案例为基础,比较决策树C5.0、支持向量机和多层感知器对危险货物道路运输事故数据的分析性能,并选用表现最佳的模型探索影响3种不同严重程度的事故发生的主要因素.结果表明,决策树C5.0整体表现最佳.影响仅财产损失事故发生的主要因素依次为直接事故形态(刮擦、泄漏、火灾和其他),间接事故形态(泄漏)和路段类型(站区);影响受伤事故的发生的主要因素依次为直接事故形态(侧翻、撞固定物、2车追尾、2车相撞、冲出路面和坠车),间接事故形态(泄漏和侧翻),路段类型(普通路段、桥梁、隧道和出入口),道路类型(省道和国道)和时间(07:00—12:00);影响死亡事故发生的主要因素依次为直接事故形态(多车相撞、多车追尾和爆炸),危化品类别(氧化性物质、气体和易燃固体),间接事故形态(火灾和爆炸)和道路线形(长下坡和急弯).

关键词：危险货物、道路运输事故、严重程度、影响因素、机器学习

所属期刊栏目：38

分类号：X951

资助基金：国家重点研发计划项目;中央高校基本科研业务费项目

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：113-119,128