基于改进聚类算法的交通事故多发点识别方法

Identifying method of traffic accident-prone spots based on improved clustering algorithm
王艺霖
肖媛媛
左鹏飞
杨博
刘悦霞
段宗涛
长安大学 信息工程学院, 西安 710018

摘要

道路交通事故多发点事故发生频率高且严重性突出,为提高道路通行的安全与效率,需要找到事故多发点所在位置。针对现有密度聚类算法对交通事故多发点识别时需要设置中心点个数以及容易扩大聚类范围等问题,提出一种限制簇扩展的自适应搜索密度峰值聚类算法(limit cluster expansion and adaptive search clustering by fast search and find of density peaks,LA-CFDP)。LA-CFDP算法通过增加中心点限制条件自动确定中心点个数,引入参数扩展因子限制簇扩展范围,从而提高算法对事故多发点识别的适应性和准确性。在英国四个城市2019年交通事故数据集上的实例分析表明,LA-CFDP算法对四个城市聚类结果的轮廓系数值达到0.72~0.92,DBI值均降低到0.37以下。聚类结果符合事故多发点的定义及特征,能够为交通事故多发点治理提供可靠依据。

基金项目

陕西省特支计划科技创新领军人才资助项目(TZ0336)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0086
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2993-2999
文章编号: 1001-3695(2023)10-017-2993-07

发布历史

[2023-05-10] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版

引用本文

王艺霖, 肖媛媛, 左鹏飞, 等. 基于改进聚类算法的交通事故多发点识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 2993-2999. (Wang Yilin, Xiao Yuanyuan, Zuo Pengfei, et al. Identifying method of traffic accident-prone spots based on improved clustering algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 2993-2999. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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