典型文献
面向道路交通安全分析的多源异构数据汇聚研究
文献摘要：
多源数据是交通安全全要素分析和建模的前提,影响着机理挖掘的深度.智能手机与导航软件的广泛使用使得引入驾驶行为大数据,建立包括人、车、路、环境等多维要素的交通安全分析数据库成为可能.基于导航软件公司与高速公路运营管理等多部门提供的数据,提出多源异构数据汇聚方法,解决了多源数据标签不统一、粒度不一致等异构问题,实现了道路几何条件、交通运行状况、天气环境以及海量风险驾驶行为数据的互联汇聚,建立了更加全面的多维交通安全分析数据库.以沈海高速部分路段为例,通过Spearman检验和ANOVA分析等方法识别了包括驾驶行为在内的多维因素对于交通事故影响关系.结果表明,急加速、急减速以及急右转的相关系数均大于0.600,是导致交通事故的关键变量;此外,速度变异系数、天气状况对于交通事故的影响也不可忽视.研究结果对于揭示多源异构数据的匹配汇聚以及应用的可行性具有重要价值,为实现面向交通安全的综合分析奠定了基础.
文献关键词：
交通安全;高速公路;多源异构数据;数据库构建;因素分析
中图分类号：
作者姓名：
郭淼;赵晓华;吴大勇;闫鹏威;赵净洁;毕超凡
作者机构：
北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京 100124;招商新智科技有限公司 北京 100070;北京市交通运行监测调度中心 北京100161;高德软件有限公司高德未来交通研究中心,北京 100102
文献出处：
引用格式：
[1]郭淼;赵晓华;吴大勇;闫鹏威;赵净洁;毕超凡-.面向道路交通安全分析的多源异构数据汇聚研究)[J].现代交通与冶金材料,2022(01):46-52
A类：
B类：
道路交通安全,安全分析,多源异构数据,数据汇聚,多源数据,要素分析,智能手机,导航软件,软件公司,高速公路运营管理,多部门,数据标签,道路几何,几何条件,交通运行,运行状况,风险驾驶行为,驾驶行为数据,分路,路段,ANOVA,方法识别,多维因素,交通事故,影响关系,急加速,减速,右转,关键变量,天气状况,数据库构建
AB值：
0.334881
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