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基于关联规则理论的道路交通事故数据挖掘模型
随着人们生活水平的提高，车辆的数量也在不断增加，在道路上发生的交通事故也呈现出逐年增加的趋势。对于道路交通事故的研究和分析，是提高道路交通安全性、减少道路交通事故的发生率的重要途径之一。而数据挖掘作为一种有效的数据处理手段，可以在一定程度上提供有效的帮助。
本文主要基于关联规则理论，建立了一种适用于道路交通事故数据挖掘的模型，以期从道路交通事故的因素和规律中，挖掘出对预防和减少道路交通事故有帮助的信息。
1.研究现状
目前已经有不少关于道路交通事故的研究，主要是从事故的统计分析入手，找出道路交通事故发生的类型、时间、地点等信息。此外，还有一些研究通过现场实测等手段，确定道路交通事故的原因和规律。但是，这些研究通常只能对某一方面进行分析，难以全面掌握道路交通事故的发生机理和规律。
数据挖掘是一种将大量数据自动化地从中发掘出有用的信息和规律的方法，相对于传统的分析方法能够更加快捷、有效地进行道路交通事故的研究分析。关联规则是数据挖掘中的一种技术手段，能够自动挖掘数据之间的关联关系，为道路交通事故的原因和机理分析提供更为便捷可靠的数据支持。
2.道路交通事故数据挖掘模型
2.1数据预处理
在构建道路交通事故数据挖掘模型之前，首先需要对数据进行预处理。由于道路交通事故数据种类繁多，包含事故时间、地点、车辆类型、天气状况、道路状况等诸多因素，因此需要对数据进行清洗、整合、规范化等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
2.2关联规则挖掘
在数据预处理完成后，可以进行关联规则挖掘。首先需要确定关联规则挖掘的目标变量，即需要挖掘的事故发生的原因和规律。例如，事故发生时间、地点、天气状况等因素可能会影响道路交通事故的发生率，因此可以将这些因素作为挖掘的目标变量。
针对每个目标变量，可以利用数据挖掘软件进行关联规则挖掘。具体步骤为：
（1）根据目标变量，将数据集分为若干个子数据集；
（2）对每个子数据集进行关联规则的挖掘，找出与目标变量关联最紧密的属性和属性组合；
（3）通过对所有子数据集的关联规则进行合并，找出所有数据集中与目标变量关联最紧密的属性和属性组合。
2.3模型应用
在关联规则挖掘完成后，可以将模型应用到道路交通事故的预防和管理中。例如，可以通过识别出与事故发生率最相关的天气状况和道路类型，在这些情况下加强交通安全的宣传和监管，以预防和减少道路交通事故的发生。
3.结论
通过建立基于关联规则理论的道路交通事故数据挖掘模型，可以在大量数据中发现隐藏的关联规律，以便更好地理解和管理道路交通事故。然而，由于数据集的准确性和完整性对模型的影响较大，因此需要进一步改进数据的质量和完整性，以提高模型的预测能力。