新工科 课程 伦敦及周边地区交通事故分析
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伦敦及周边地区交通事故分析
大数据 数据分析
为了有效防控道路交通事故,显著降低事故的危害,我们本次研究通过对伦敦及其周边地区2005年至2015年210129条历史车祸数据进行分析,对交通事故发生时车辆、司机及道路,天气,时间等属性进行处理,欲寻找车祸发生存在的规律,范围涉及到了宏观到微观。
我们致力于从海量的实际数据中提取除数据信息中有用的信息,并能够真正服务于交通安全管理及事故防治,此外还需要在数据分析选择上能适应道路交通事故数据特点,多样的信息分析需求。本文中针对不同的分析对象,采用了不同的算法,对我们寻求减少车祸发生的措施,预防交通事故发生具有一定的借鉴意义。
实验列表
  • step1
    安装必要的模块
    学会搭建python环境,安装python常用包
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  • step2
    研究背景
    随着时代的进步,道路交通事业的飞速发展,人们生活水平逐渐提高,享受着越来越便捷的交通工具。汽车交通作为人类文明的标志,促进了人类社会的发展进程,同时也对人类的健康和财产安全造成了隐患。自从1886年汽车诞生至今,汽车给人们不仅带来了生活上的便捷,也造成大量的人员伤亡、财产损失,严重影响着社会的稳定。据世界卫生组织提供的数据显示,全世界每年因道路交通事故死亡人数约125万,相当于全球每天有3500人因交通事故死亡。数据显示,每年还有几千万人因此而受伤或致残。其中,交通事故是15-29岁年轻人的首要死亡原因。
       本次研究通过对伦敦及其周边地区2005年至2015年210129条车祸数据进行分析,对交通事故发生时车辆、司机及道路等属性进行处理,欲寻找车祸发生存在的规律。英国是最早使用汽车的国家之一,数据显示,伦敦交通拥挤程度高居榜首,伦敦的车主在2015年平均有101小时或超过四天是在交通堵塞中度过的,伦敦政府采取相关措施,出台相关法律法规,现在的状况已经有所改善,交通体系日趋完善。通过研究分析伦敦交道路通事故的属性及影响因素之间的关系,对我们寻求减少车祸发生的措施有一定的借鉴意义。交通事故数据具有离散性、复杂性、多维度及因素间关系模糊等特征。采用聚类分析事故司机的特征进行聚类,对司机驾龄和年龄做k-means算法,将聚类之后的结果与司机特征结果精确分析。采用DBSCAN算法对事故的地点进行分析,在地图上反映结果。以及一些描述性统计分析方法对数据进行处理,从而提出减少或预防车祸发生的建设性意见。
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  • step3
    数据预处理
    在进行正式进行数据分析之前,需要对获得的杂乱、重复的数据、不完整的数据进行预处理。数据的预处理是指对多收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。数据预处理主要包括:数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。
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  • step4
    道路交通事故分析
    车辆是现代道路交通中的主要元素,是我们研究车祸数据的关键。不同的机动车类型,由于性能的好坏,抗撞强度的不同,造成的车祸严重程度亦不同,甚至有可能避免一场车祸的发生。针对数据中机动车类型进行分析,有利于进一步了解车祸原因,为我们提出有效减少车祸发生措施的提供有用信息。
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  • step5
    事故肇事者特征分析
    在实际工作中,变量聚类法的应用也是十分重要的。在系统分析或评估过程中,为避免遗漏某些重要因素,往往在一开始选取指标时,尽可能多地考虑所有的相关因素。而这样做的结果,则是变量过多,变量间的相关度高,给系统分析与建模带来很大的不便。因此,人们常常希望能研究变量间的相似关系,按照变量的相似关系把它们聚合成若干类,进而找出影响系统的主要因素。
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  • step6
    事故地点分析
    为了分析事故高频发生地点的分布有何特点。我们先来看看交通事故的地点分布有无明显聚类,这里采用一种基于密度的聚类算法DBSCAN,相比于常用kmeans,DBSCAN抗噪声能力强,且无需考虑分类个数。最重要的是交通事故发生地点有其集聚性(多发于交叉口等),适合该类基于密度的算法。
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  • step7
    事故发生时间分析
    众所周知,行车时间是行车安全的重要影响因素。由于行车时间不同,会影响环境的好坏及司机的心态等,就比如夜晚的可视度不如白天。但午间,司机容易犯困亦会对驾驶有所影响。那么到底一天24小时中,那些时间段是发生车祸最多的时间段呢?通过对获得伦敦及周边地区发生车祸事故数据时间的分析,从分析结果得到启示,从而得到在事故发生高频时间段提醒司机提高警惕的建议。
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