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10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.05.025

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

引用
交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.

城市交通、交通安全、地理编码、密度聚类、轮廓系数

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U495(交通工程与公路运输技术管理)

公安部科技强警基础工作专项项目/;Fundamental Research Funds for Basic Work of Strengthening the Police by Science and Technology of the Ministry of Public Security;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金/;Fundamental Research Funds for Central Public Welfare Research Institute

2020-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

169-176

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交通运输系统工程与信息

1009-6744

11-4520/U

20

2020,20(5)

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