致命点概念及用于交通安全分析的低敏感度定量测度
计算机视觉与模式识别
2017-11-29 v1 应用统计
机器学习
摘要
在致命车祸数据的经纬度变量领域中,聚类技术所生成簇的可变性显著不可预测。这种由致命车祸事件随机性引起的不可预测性,降低了实践中用于度量交通安全的车祸频次(即每簇致命车祸计数)的准确性。本文提出一种不受上述可变性显著影响的交通安全定量测度。其基于簇特征引入致命点——频次最高的致命区段——概念,并通过向经度小数点后两位施加舍入误差来检测它们。将簇的频次与簇的致命点频次相结合,构建该簇的低敏感度交通安全定量测度。随后通过变化k-means聚类的参数k研究所提交通安全测度的性能,期望其他聚类技术也能以类似方式采用。使用Fatality Analysis Reporting System(FARS)的2015年北卡罗来纳致命车祸数据集来评估所提致命点概念并进行实验分析以确定该测度的有效性。实证研究表明,相较于标准车祸频次,由所提定量测度在若干簇上度量的平均交通安全不受可变性显著影响。
引用
@article{arxiv.1711.10131,
title = {A fatal point concept and a low-sensitivity quantitative measure for traffic safety analytics},
author = {Shan Suthaharan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10131},
year = {2017}
}