【摘 要】
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利用2014—2016年辽宁省冬季高速公路事故记录,将多要素逐日气象观测数据与事故数据按照日期进行匹配,分析气象条件引发高速事故的空间分布特征。数据挖掘分析首先利用两步聚
【机 构】
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辽宁省气象服务中心,辽宁省高速公路运营管理有限责任公司,沈阳区域气候中心,辽宁省交通运输事业发展中心
【基金项目】
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辽宁省气象局关键技术项目“辽宁省高速公路团雾发生规律及局地性研究(LNGJ201904)”,辽宁省气象局科研课题“基于天气影响的辽宁省高速公路交通安全及对策研究(201613)”,“基于人工智能的专业气象服务数据挖掘与监控技术研究 (BA201906)”共同资助
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利用2014—2016年辽宁省冬季高速公路事故记录,将多要素逐日气象观测数据与事故数据按照日期进行匹配,分析气象条件引发高速事故的空间分布特征。数据挖掘分析首先利用两步聚类方法确定辽宁地区冬季天气类型数量,再通过K-means方法对气象数据进行聚类处理。采用随机森林方法对不同天气类型搭建高速公路交通事故分类模型,并分析模型中气象要素的特征重要性。结果表明:受气象条件影响的高速事故数量辽南地区最多,其次是辽西地区,辽东、辽北地区占比较低。辽宁冬季天气可以分为四种类型,根据气象要素数据结构总结出的天气特征分别
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