城市道路交通安全影响因素分析

王丹1，胡尧1,2*，吴楠1，商明菊1

【摘要】随着车辆日益增多，交通事故频繁发生，找出影响交通事故发生的真正因素是目前交通管理部门要解决的主要问题。基于贵阳市交通管理部门开放的交通事故数据，采用多项Logistic回归模型和Apriori算法，发现多项Logistic回归模型能很好地拟合数据且能找出影响城市交通安全的显著性因素，Apriori算法通过识别或发现交通事故数据中所有的频繁项集，能够挖掘出人、车、道路、天气因素之间的关联对交通事故类型的影响，数据分析结果可为交通管理相关部门提供参考。

【期刊名称】贵州大学学报（自然科学版）

【年(卷),期】2018(035)002

【总页数】8

【关键词】交通安全；多项Logistic回归模型；Apriori算法

道路交通安全问题是世界上所有国家面临的难题[1]。我国的交通安全形势与其它国家相比更为严重，尤其是近年来越来越多的汽车走进千家万户，交通事故频繁发生，对社会造成了严重危害。由于每次交通事故的发生具有诸多诱因，在较长时间内一个地区发生的交通事故又具有一定的规律性，因此找出影响道路交通事故发生的因素是解决交通安全问题的关键途径。

一般认为交通事故的发生是由人、车、道路、环境等要素组成的系统失去平衡造成的[2]。国内外关于道路交通事故成因分析的理论主要经历了三个阶段[3]即单因素理论、多因素理论和系统致因理论。单因素理论顾名思义即将交通事故的发生归结为某一因素，主要偏重于人；多因素理论主要从人、车、路三因素