文献类型：期刊文章

作　　者：张坤[1,2] 梅诗冬[1] 景国勋[1,3] 三上喜贵[2]

ZHANG Kun;MEI Shidong;JING Guoxun;MIKAMI Yoshiki(School of Safety Science and Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000, China;Department of Nuclear System Safety,Nagaoka University of Technology,Nagaoka 940-2188,Japan;Anyang Institute of Technology,Anyang 455000,China)

机构地区：[1]河南理工大学安全科学与工程学院,河南焦作454000 [2]日本长冈技术科学大学原子能系统安全工程系 [3]安阳工学院,河南安阳455000

出　　处：《安全与环境工程》

基　　金：国家自然科学基金项目(51474098);日本学术振兴会(JSPS)特别研究员奖励费基金项目(JP26-04306);河南理工大学博士基金项目(B2013-008)

年　　份：2018

卷　　号：25

期　　号：1

起止页码：76-81

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、JST、核心刊

摘　　要：利用数据挖掘技术从国家安全生产监督管理总局事故查询系统中我国2004—2014年间发生的重大交通事故中筛选出具有道路类型信息的2 383件交通事故数据,按照省级行政区和道路类型进行聚类分析,将我国31个省级行政区域的道路交通安全水平进行了归类,并利用相关性分析法分析了社会经济发展水平、地势阶梯和人口密度等区域特征与道路交通安全水平之间的关系。结果表明:通过文本数据挖掘技术可以得到对我国道路交通安全评价有价值的信息;我国68%的省级行政区域在不同道路类型上的道路交通安全水平存在差异性;利用相关性分析发现我国道路交通安全水平与社会经济发展水平、地势阶梯、人口密度等区域特征有较强的相关性。

关 键 词：数据挖掘 道路交通 安全评价 聚类分析 相关性分析  

分 类 号：X913[安全科学与工程类] U492.8[物流管理与工程类]