基于模糊聚類算法的道路交通安全狀況研究.pdf

1、在我國，頻發(fā)的道路交通事故嚴重地威脅著人們的生命及財產(chǎn)安全。對不同地區(qū)交通安全狀況聚類，找出具有相似交通安全狀況的區(qū)域，概括每類的交通安全特征，輔助交通安全管制，達到減少交通事故的目的。本文從道路交通事故分類、特點及影響因素等方面分析了我國的道路交通安全現(xiàn)狀，提出研究不同地區(qū)宏觀交通安全狀況類屬方面所面臨的問題：聚類指標選取及指標的重要性、聚類的類數(shù)、各類之間的界限。為解決上述問題，從三個方面開展對不同地區(qū)道路交通安全狀況聚類的研究。<

2、br>　　首先，通過引入模糊集理論來解決各地區(qū)交通安全狀況所屬類界限存在模糊性和中介性的問題。重點分析了兩種常用的模糊聚類算法：基于等價關(guān)系的模糊聚類和模糊k均值聚類?？偨Y(jié)兩種算法在分析道路交通安全狀況聚類方面的優(yōu)缺點。
　　其次，運用F統(tǒng)計量確定基于等價關(guān)系的模糊聚類算法的最佳聚類數(shù)及聚類中心，并將其作為模糊k均值聚類算法的初始聚類數(shù)和聚類中心，解決了模糊k均值聚類算法對初始化敏感的問題。選擇道路交通事故分析相對指標作為模糊聚類