道路交通事故大数据挖掘分析报告
基于数据挖掘的道路交通事故分析研究
基于数据挖掘的道路交通事故分析研究一、本文概述随着现代社会的快速发展，道路交通作为社会发展的重要支撑，其安全问题日益受到人们的关注。
道路交通事故频发，不仅给人们的生命财产安全带来了严重威胁，也给社会造成了巨大的经济损失。
因此，如何有效地预防和控制道路交通事故，已成为当前亟待解决的问题。
近年来，数据挖掘技术的快速发展为道路交通事故的分析研究提供了新的视角和方法。
本文旨在通过数据挖掘技术，对道路交通事故进行深入的分析研究。
我们将对道路交通事故的相关数据进行收集和整理，构建道路交通事故数据库。
然后，利用数据挖掘技术，对事故数据进行深入挖掘，发现事故发生的规律和特点。
在此基础上，我们将进一步分析事故原因，提出针对性的预防和控制措施。
本文的研究内容主要包括以下几个方面：对道路交通事故数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，以保证数据的质量和一致性；利用数据挖掘技术，对事故数据进行关联分析、聚类分析和时间序列分析等，揭示事故发生的规律和特点；结合实际情况，分析事故原因，提出相应的预防和控制措施，为道路交通安全提供科学依据。
通过本文的研究，我们期望能够为道路交通事故的预防和控制提供有效的理论支持和实践指导，为保障人们的生命财产安全和社会稳定做出贡献。
我们也希望本文的研究能够推动数据挖掘技术在道路交通安全领域的应用和发展，为相关领域的研究提供有益的参考和借鉴。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘（Data Mining）是一门新兴的交叉学科，它主要是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值的信息。
在道路交通事故分析研究中，数据挖掘技术发挥着至关重要的作用。
通过对交通事故相关数据的挖掘，可以深入了解事故发生的规律、原因和趋势，为交通事故预防和安全管理提供科学依据。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘算法选择和应用、结果解释和评估等步骤。
数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和标准化处理，以消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和可用性。
交通事故数据挖掘分析与预测
交通事故数据挖掘分析与预测近年来，交通事故频发成为社会关注的焦点之一。
为了减少交通事故的发生，提高道路交通安全性，许多研究者开始利用数据挖掘技术对交通事故数据进行分析与预测。
本文将探讨交通事故数据挖掘分析与预测的应用和方法。
一、交通事故数据的收集与处理交通事故数据的收集是进行数据挖掘分析与预测的基础。
目前，许多国家和地区都建立了交通事故数据库，其中包含了大量的交通事故记录。
这些数据通常包括事故发生的时间、地点、车辆类型、事故类型等信息。
为了更好地进行数据挖掘分析，还可以结合其他数据源，如天气数据、交通流量数据等。
在数据收集后，需要对数据进行处理和清洗。
首先，需要检查数据的完整性和准确性，删除重复数据和异常值。
其次，需要对数据进行标准化和归一化处理，以便进行后续的分析和建模。
二、交通事故数据挖掘分析交通事故数据挖掘分析旨在发现数据中的隐藏模式和规律，为交通事故的原因和预测提供依据。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，可以发现数据中的关联关系。
在交通事故数据中，可以通过关联规则挖掘发现一些有意义的规律，例如某个时间段发生事故的概率与天气状况的关系，或者某种车辆类型与事故类型的关联等。
2. 分类与预测分类与预测是通过建立模型来预测交通事故的发生概率或类型。
常用的分类与预测方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
通过对交通事故数据进行分类与预测，可以提前发现高风险区域和高风险车辆，采取相应的措施进行预防。
3. 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别或簇，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的相似度较低。
在交通事故数据中，可以通过聚类分析将事故发生地点划分为不同的区域，进一步分析不同区域的事故发生规律和原因。
三、交通事故数据预测交通事故数据预测是基于历史数据建立模型，对未来的交通事故进行预测。
通过预测交通事故的发生概率和类型，可以帮助交通管理部门和驾驶员采取相应的措施，提前预防事故的发生。
高速公路交通事故数据挖掘与分析研究
高速公路交通事故数据挖掘与分析研究在如今日益拥堵的交通状况下，高速公路交通事故频发，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。
为了减少高速公路上的交通事故，许多研究人员开始运用数据挖掘和分析的技术来探索事故背后的规律，以便提出相应的解决方案。
本文将介绍高速公路交通事故数据挖掘与分析的一些研究成果和方法。
首先，对高速公路交通事故的数据进行挖掘和分析是研究的首要任务。
研究人员通常收集和整理大量的事故数据，包括交通流量、天气条件、道路状况等各种因素。
这些数据可以通过各种手段收集，如交通监控、卫星定位和问卷调查等。
然后，研究人员将这些数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，研究人员使用各种数据挖掘算法来探索高速公路交通事故背后的规律。
其中一种常用的算法是关联规则挖掘。
通过分析大量的事故数据，研究人员可以发现不同因素之间的关联关系，如交通流量和事故发生的概率之间的关系。
这些关联关系可以为改善事故预防和交通管理提供重要依据。
此外，研究人员还可以使用聚类分析算法来将交通事故数据分为不同的群组。
通过分析每个群组内的事故特征，研究人员可以推断出不同原因导致的事故类型。
例如，某个群组可能包含大量在雨天发生的事故，而另一个群组可能包含大量在夜间发生的事故。
这些研究发现有助于交通部门针对不同类型的事故采取相应的预防措施。
此外，数据挖掘和分析还可用于预测高速公路交通事故的概率。
研究人员可以建立预测模型，通过输入交通流量、天气等因子的数据，来预测某个时间段内发生事故的概率。
这种预测模型可以帮助交通管理部门合理安排巡逻和救援资源，以减少事故的发生和损失。
另外，数据挖掘和分析还可用于发现高速公路交通事故的潜在因素。
通过对大量的事故数据进行统计分析，研究人员可以找到一些与事故有关的特征，如某个路段的曲率和事故发生的频率之间的关系。
这些潜在因素的发现有助于改善高速公路的设计和规划，以减少事故的发生。
总之，高速公路交通事故数据挖掘与分析是一项重要的研究工作，可以为事故预防和交通管理提供有力支持。
道路交通事故数据挖掘与分析研究
道路交通事故数据挖掘与分析研究第一章：引言随着全球交通工具和道路数量的增加，道路交通事故的数量也随之增加。
这些事故给人们的生命和财产带来了巨大损失，因此对于道路交通事故的数据挖掘和分析显得尤为重要。
数据挖掘与分析技术的应用可以帮助我们发现事故的规律和原因，进而制定更有效的交通管理与安全措施。
第二章：数据采集与预处理在进行道路交通事故数据挖掘与分析之前，首先需要收集相关的数据，并对数据进行预处理。
数据的采集可以通过交通管理部门的统计报告、保险公司的索赔数据以及交通摄像头等手段进行。
采集到的原始数据可能存在噪声和缺失值等问题，因此需要进行数据清洗、去重、填补缺失值等预处理操作。
第三章：特征选择与提取在道路交通事故数据中，存在众多的特征变量，如事故地点、时间、车辆类型、天气等。
为了提高数据挖掘与分析的效果，我们需要进行特征选择与提取。
特征选择通过评估特征的重要性，去除冗余和不相关的特征，从而降低数据的维度。
特征提取则是将原始数据转换为更有价值、更易理解的特征表示。
第四章：分类与聚类分析对于道路交通事故数据，常见的分析方法有分类分析和聚类分析。
分类分析可以将数据进行分类，建立分类模型，用于预测事故的类别和潜在原因。
聚类分析则是将数据分成若干个簇，研究事故的聚集规律。
这些分析方法可以帮助我们发现不同类型的事故以及其特征，为交通管理部门提供科学依据。
第五章：关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找不同事件之间关系的方法。
在道路交通事故数据中，我们可以通过关联规则挖掘方法发现一些具有相关性的事件组合，从而发现潜在的事故因素。
这些关联规则可以为决策者制定更合理的交通政策和规章提供参考。
第六章：可视化与数据分析工具在进行道路交通事故数据的挖掘与分析时，可视化工具起着重要的作用。
通过可视化技术，可以将复杂的数据呈现出直观的图像和图表，帮助我们更好地理解数据。
同时，数据分析工具也是进行数据挖掘与分析的必备工具，如R、Python、SPSS等。
基于数据挖掘的交通事故原因分析
基于数据挖掘的交通事故原因分析交通事故是一个严重的社会问题，每年都有大量的人员伤亡和财产损失。
为了减少交通事故的发生，了解事故的原因非常重要。
而基于数据挖掘的交通事故原因分析可以为交通管理部门提供有力的依据和指导。
首先，我们可以利用大数据来分析交通事故的发生频率和趋势。
通过收集大量的交通事故数据，我们可以得到不同地区不同时间段的事故发生数量。
然后，我们可以利用数据挖掘的方法对这些数据进行分析，找出事故发生的规律和趋势。
比如，我们可以发现在某个时间段内，某个地区的交通事故数量大幅增加，这可能是由于特定的交通环境或者驾驶习惯引起的。
这样的分析可以帮助交通管理部门制定相应的措施来避免事故的发生。
其次，我们可以利用数据挖掘来分析交通事故的原因。
通过收集交通事故相关的数据，如事故发生地点、天气条件、车辆类型等，我们可以建立一个多因素模型来分析交通事故的可能原因。
通过分析大量的事故数据，我们可以找出一些共同的因素，比如某个地点经常发生事故，或者某种天气条件下事故率较高。
这样的分析可以帮助交通管理部门找出交通事故的潜在原因，从而采取相应的措施来减少事故的发生。
另外，我们还可以利用数据挖掘来研究事故的严重程度和伤亡情况。
通过分析事故的相关数据，如事故类型、受伤人数等，我们可以得到不同事故类型的严重程度和伤亡情况。
这样的分析可以帮助交通管理部门了解不同类型事故的风险和危害，从而采取相应的措施来减少事故的发生和减少人员伤亡。
此外，数据挖掘还可以帮助交通管理部门发现违规驾驶行为。
通过分析交通事故相关数据，我们可以发现一些常见的违规驾驶行为，如超速、闯红灯等。
这些违规驾驶行为往往是交通事故发生的重要原因之一。
通过分析驾驶行为的数据，交通管理部门可以采取相应的措施来加强对违规驾驶行为的监管和处罚，从而减少交通事故的发生。
综上所述，基于数据挖掘的交通事故原因分析对于减少交通事故的发生具有重要的意义。
通过分析大量的交通事故数据，我们可以了解事故发生的规律和趋势，找出交通事故的原因，评估事故的严重程度和伤亡情况以及发现违规驾驶行为。
《2024年基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》范文
《基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》篇一一、引言道路交通事故是全球范围内一个重要的公共安全问题，其发生频率和严重性都引发了社会各界的广泛关注。
为了更有效地预防和减少交通事故，我们需要借助数据挖掘技术对交通事故数据进行深入分析。
本文旨在探讨基于数据挖掘的道路交通事故分析研究，通过收集、处理和分析交通事故数据，以揭示事故发生的规律和原因，为道路交通安全管理和政策制定提供科学依据。
二、数据收集与处理首先，我们需要收集道路交通事故的相关数据。
这些数据可以来自政府交通管理部门、保险公司、医院等机构。
收集的数据应包括事故发生的时间、地点、人员伤亡情况、车辆信息、道路状况、气象条件等。
在收集数据的过程中，我们需要确保数据的准确性和完整性。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行预处理。
这一步骤包括数据清洗、数据转换和数据归一化等操作。
数据清洗的目的是去除无效、重复和错误的数据；数据转换是为了将非结构化数据转化为结构化数据，以便进行后续分析；数据归一化则是为了消除数据之间的量纲差异，使得各变量在分析中具有相同的权重。
三、数据挖掘与分析在完成数据预处理后，我们可以开始进行数据挖掘和分析。
首先，我们可以使用关联规则挖掘技术来分析交通事故中的关联因素，如车型、驾驶行为、道路类型等与事故发生的关系。
其次，我们可以使用聚类分析技术将事故数据进行分类，以便找出具有相似特征的事故类型和事故地点。
此外，还可以使用分类算法对事故进行预测，如基于历史数据的机器学习算法来预测未来一段时间内的事故发生概率。
在分析过程中，我们还需要关注事故的时空分布特征。
通过分析事故在时间（如白天、夜晚、节假日等）和空间（如城市、乡村、高速公路等）的分布情况，我们可以找出事故的高发时段和地点，为制定针对性的交通安全措施提供依据。
四、结果与讨论通过数据挖掘和分析，我们可以得到许多有关道路交通事故的规律和结论。
例如，我们可以发现某些车型或驾驶行为更容易导致事故的发生；某些道路类型或气象条件下的事故发生率较高；以及事故的高发时段和地点等。
《2024年基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》范文
《基于数据挖掘的道路交通事故分析研究》篇一一、引言道路交通事故是全球范围内普遍存在的社会问题，对人们的生命财产安全构成严重威胁。
通过对道路交通事故数据的深入挖掘与分析，可以有效掌握事故发生的规律与特点，从而为制定科学的预防措施提供决策支持。
本文将基于数据挖掘技术，对道路交通事故进行详细分析研究，旨在提高交通安全管理水平，降低交通事故发生率。
二、数据来源与预处理本文所采用的数据来源于某市近五年的道路交通事故记录。
数据包括事故发生时间、地点、事故类型、人员伤亡情况、车辆信息等。
在数据预处理阶段，首先对数据进行清洗，去除重复、无效及缺失的数据。
其次，对数据进行编码和标准化处理，以便于后续的数据挖掘分析。
三、数据挖掘方法本文采用的数据挖掘方法主要包括聚类分析、关联规则挖掘和分类算法。
聚类分析用于发现事故数据的内在规律和分组情况；关联规则挖掘用于发现事故因素之间的潜在关系；分类算法则用于建立事故预测模型。
四、道路交通事故特征分析1. 时间特征：通过聚类分析，发现事故发生时间主要集中在早晚高峰时段和夜间。
这些时段由于交通流量大、能见度低等因素，容易发生交通事故。
2. 地点特征：事故地点主要集中在城市主干道、路口、学校周边等地区。
这些地区由于交通流量大、行人较多，容易发生交通事故。
3. 事故类型：事故类型主要包括追尾、侧翻、碰撞等。
不同类型的事故具有不同的发生原因和影响因素。
4. 人员伤亡情况：事故中的人员伤亡情况与事故类型、车辆速度、安全设施等因素密切相关。
五、事故因素关联规则挖掘通过关联规则挖掘，发现事故因素之间存在一定的关联关系。
例如，超速行驶与事故发生概率呈正相关关系；安全设施不完善、驾驶员疲劳驾驶等因素也容易引发交通事故。
这些关联规则为制定针对性的预防措施提供了依据。
六、事故预测模型建立采用分类算法建立事故预测模型，以历史事故数据为训练集，通过机器学习算法训练模型。
模型可以基于输入的交通环境、车辆信息等因素，预测事故发生的可能性。
交通事故数据挖掘与分析研究
交通事故数据挖掘与分析研究随着生活水平的提高，汽车已经成为人们出行的重要工具。
然而，每年都有数以万计的人在交通事故中受伤甚至死亡，给家庭和社会带来了巨大的痛苦和经济负担。
因此，交通安全问题已经成为全社会共同关注的焦点。
如何通过数据挖掘和分析等手段，科学有效地提高交通安全水平，成为了当前的研究热点。
一、交通事故数据收集交通事故数据的收集是数据挖掘和分析的前提。
目前，交通事故数据的来源主要有两种：一是警方收集的交通事故报告，二是医院收集的交通事故患者信息。
其中，警方数据质量更为可靠，但在治安环境和警民关系等因素的影响下，警方数据收集和报告上存在偏差。
有些地方为了降低交通死亡率，采用了高压打击的手段，导致交通事故报告数据被人为地压低；有些地方则存在着对民众发生事故的歧视，导致各类统计数据出现偏差。
因此，对交通事故数据的质量和来源要有更为严格的监管和控制，以确保数据的科学性和精准性。
二、交通事故数据分析对交通事故数据的分析是我们了解和掌握交通事故发生规律的关键。
在数据分析过程中，我们可以使用相关算法找出数据中存在的隐藏信息，从而发现事故发生的本质原因。
以下是一些常见的数据分析技术。
1.聚类算法以事故车辆类型、人员伤亡情况、道路类型和时段等因素作为聚类属性，通过聚类算法将数据分组，得到不同类型的事故数据分布及其特点，为事故预防措施的制定提供依据。
2.关联规则挖掘算法以事故车辆类型、道路形状和状况、天气情况、行车限速等因素作为监测属性，寻找不同属性之间的关联规则，从而发现事故发生的本质原因，提出相应的防控对策。
3.决策树算法利用事故数据和相关因素建立决策树模型，通过对数据的分类策略及其规则进行分析和比较，得出不同事故发生的原因及其影响因素，为交通安全管理部门制定科学管理政策提供支持。
三、交通事故数据挖掘实例数据挖掘在交通安全领域的应用已经逐渐深入，下面以某市2018年道路交通事故数据为例做一些分析。
1.数据收集该市2018年共发生交通事故25244起，其中死亡364人、受伤13068人。
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国外交通事故大数据挖掘分析
摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。
通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。
关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法
Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system.
Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm
一、引言
1 随着我国经济的发展，交通安全问题日益突出，已经引起了人们的广泛关注。
如何对大量的交通事故信息进行数据挖掘，寻找出其中隐藏的知识与规律，用以改善交通安全状况已成为数据挖掘的一个重要的研究领域。
2 国外现状
智能交通系统国外研究现状随着智能交通的发展，美国正在研究和部署车辆避碰、司机与车辆监控、与乘坐者安全性能改善等工作。
欧洲正在开展为优化人机界面和道路安全的远程信理“智能道路”的研究和示。
澳大利亚也正在用智能交通系统新技术改善道路安全。
日本投入了大量的人力和资金，成功地组织了一个“动态路径诱导系统”的实验，日本相继完成了路车间通信系统、交通信息通信系统、宽区域旅行信息系统、超智能车辆系统、安全车辆系统及新交通管理系统等方面的研究。
日本“车辆、道路与交通智能协会”成立，ITS 由导航系统、自动收费系统、安全驾驶 6 援助系统等9 个开发领域和20 个用户服务功能构成。
欧洲的ITS的开发与应用是与欧盟的交通运输一体化建设进程紧密联系在一起的。
智能交通系统的交通管理、车辆行驶和电子收费等都围绕全欧无线数据通信网来展开。
国政府于2001 月制订了全新的RRS计划投入75亿美元，建成包括汽车及高速公路系统，先进交通管理系统，电子收费系统个先进的RRS 子系统。
新加坡的ITS研发也具有了较高的水平，其城市高速路监控系统(EMAS)，优化交通信号系统(GLIDE)，出行者信息服务系统。
二、交通事故大数据分析流程
1 数据采集
交通事故大数据来源于公共安全部门和交通部门下的事故数据仓库CTCDR，CTCDR的目标是给负责交通安全人员提供及时、精确、完整、标准的交通事故数据。
CTCDR允许对数据进行复杂的查询，属性包括日期、道路位置、道路类型、碰撞类型、伤害程度等。
通过用户自定义交通事故数据维度，进行更高级的数据分析识别趋势和模式。
2 数据分析
k-means聚类分析，Apriori关联规则分析，关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依赖性或相互关联性。
事故数据的维度包括：日期、事故伤害程度、事故地点和区域、事故影响因素、事故碰撞类型、天气条件、路面情况、建设或维护相关、光照条件、路拦等；交通个体数据的维度包括：车辆是否是有资格的发动机型号、车辆类型、车辆制动、车辆机动前缀、车辆机动后缀、驾驶员或行人的年龄、驾驶员或行人是否喝酒和吸毒、车辆出毛病的个数、首先撞上物体、然后撞上物体。
涉及人员数据维度包括ID号、伤害分类、座位、年龄、保护系统的使用、安全气袋的状态、喷射状态。
道路特性数据的维度包括平均日流量、农村或城市、通道数。
3 数据可视化
Tableau进行数据可视化，生成相应的图表图形，直观表示交通事故大数据分析结果。
三、关于研究领域的原理及应用介绍（算法原理）
（1）K-means算法是一种经典的聚类算法，其基本思想是：以随机选取的K个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环下去，直到所有样本类别不再变动，得到K个交通事故类，并得到聚类算法模型，能够将所有交通事故数据划分到所属的类中，同时得到m个交通事故信息的特征对聚类效果的重要性程度。
图1 K-means聚类算法流程
（2）Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，设置最小支持度和最小置信度，产生频繁项集，关联分析数据源，某个项目集的支持度大于或等于最小支持度，则该项目集被标记为频繁项集。
找出频繁项集，根据这些频繁项集可以得到候选关联规则，计算每条候选关联规则的置信度，筛选出大于最小置信度的关联规则，这些关联规则能够发现道路交通事故数据中各种属性的关联，以及驾驶员、车辆、道路、天气、时间等属性引起道路交通事故的原因因素与事故结
果之间的规则，从中得到规律。
图2 Apriori算法流程图
本文采用k-means聚类算法对交通事故数据进行基于属性聚类分析，在属性聚类中，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，将每个类的事故原因当作一个整体来看。
采用Apriori关联规则算法找到引起事故的多因素和各自的占比，运用多维关联规则挖掘方法建立Apriori关联规则挖掘模型，通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律，并将这些规律作为现实中作出预防举措的依据。
四、研究的点
采用数据挖掘方法研究交通事故数据，建立多维关联规则数据挖掘模型，旨在通过数据挖掘的关联规则算法，将事故因素集和事故结果集组成事故模式，交通管理部门就可以通过对驾驶员、车辆、道路、天气、时间等因素来判断道路交通事故发生的可能性。
k-means算法对属性做聚类分析，通过指定时间围，选择某个区域或某条道路来确定要分析的数据对象，选定需要分析的项目属性进行聚类分析，在属性聚类中，利用聚类分析对事故原因进行聚类和分组，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，可以将每个类的事故原因当作一个整体。
根据实际需要，在事故原因聚类分析时，要考虑事故原因中各个属性的重要程度，进行属性重要度分析。
五、结果分析
表明引起交通事故绝大部分都是在没有不利天气条件下发生的，下雨或下雪对事故发生有较大影响。
上图说明事故多发生Daylight和Darklight，事故发生和光照条件并无太大关系。
交通事故多发生路面情况正常即干燥路面，其他情况如路面是湿的、有融雪等等容易引起交通事故。
上图表明引起交通事故的影响因素依次从大到小，分别是跟车距离太近、未能给出优先权、司机失控、变换车道不当、违反交通管理、速度过快、弯道超车、不安全倒退等等。
按路面情况进行聚类，路面情况可分为冰雪、潮湿、平坦等状况，根据聚类算法得出结论：平坦路面状况最多，事故数也最多，冰雪只在冬季的部分时间和部分路面才出现，发生事故的比例相对很大，说明冰雪路面易发生事故。
路面积水导致摩擦系数降低，车辆容易发生侧滑而冲出公路，导致交通事故的发生。
六、未来展望
随着经济与社会的发展，公路交通量与日俱增，其交通堵塞、交通拥挤与交通肇事等现象日益增多。
且公路占地多、环境污染和财力不足等诸多原因，己不再主要用修建更多公路的办法来解决交通问题，而是致力于用高科技改造现有公路网的技术状况和完善交通管理体系，以提高现有路网的通过能力，适应当前和未来交通量大幅度增长的社会需求。
智能交通系统应用计算机系统监控交通状况和系统自身性能，道路上埋设的感应线圈可检测车辆的车速，车流量及道路占用情况，并可在一秒钟实时修改数据，交通信号可由计算机根据实际情况进行自适应调整或人为干涉，关键路段和重点地区配有摄像机实时监控交通情况。
智能交通系统正在研究将城市地区开发的交通管理技术和系统功能推广应用，通过先进的电子通信技术提高行车的安全性。
系统包括为驾驶员和事故受害者提供援助的无线紧急呼救系统，恶劣道路和交通环境的实时警告系统。
参考文献：
[ 1 ] 交通事故的深入数据分析及其应用，一兵，袁泉，雷，清华大学汽车安全与节能国家重点实验室；
[ 2 ] 智能交通发展中的大数据分析，岳建明，袁伦渠，交通大学经济管理学院；
[ 3 ] 基于大数据的智能交通运输平台的研究，欢，理工大学；
[ 4 ] 基于R语言的多种聚类算法演示平台开发，徐天宇，理工大学；[ 5 ] 道路交通事故原因的聚类分析，于泓漪，大学；
[ 6 ] 基于Apriori算法的交通事故关联规则挖掘，石鹏，宇仁德，芳，理工大学，TP312；
[ 7 ] 我国各省市交通事故情况聚类分析，周丽，理工大学经济学院；。