[发明专利]一种基于时空分布特征预测城市交通事故的方法

摘要

本发明涉及一种基于时空分布特征预测城市交通事故的方法，首先结合案件信息和空间信息建立案件空间数据库并进行数据预处理；接着从基于面域统计数据分析交通事故时空分布特征，采用全局与局部自相关法实现聚集状态分析；然后基于案发点数据来分析交通事故时空分布特征，通过层次聚类分析能够分层级地表达案件分布规律，通过核密度估算法表达交通事故案发分布的连续变化和精确的集聚中心；最后采用BP神经网络预测算法，利用已发案件的时空分布特征预测未来的交通事故时空分布区。本发明结合时间和空间分布，采用大数据挖掘BP神经网络预测算法，利用已发案件的时空分布特征预测未来的交通事故时空分布区，提高准确性、实时性、降低人为成本。

主权项

一种基于时空分布特征预测城市交通事故的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：结合案件信息和空间信息建立案件空间数据库并进行数据预处理；步骤S2：基于面域数据进行空间自相关分析，先利用全局空间自相关方法分析案件是否为聚集状态，若为聚集状态，再利用局部空间自相关方法分析区域范围交通事故具体的聚集情况；步骤S3：基于公安局交警大队记录的城市不同区域交通事故案件数据，采用自组织映射和U型矩阵方法进行时空多维可视化分析；步骤S4：基于案发点数据进行层次聚类分析、核密度估算；步骤S5：采用BP神经网络预测算法，利用已发案件的时空分布特征预测未来的交通事故时空分布区。