交通事故成因分析：AHP与混合Apriori-Genetic算法的应用

"这篇论文研究了基于AHP(层次分析法)和混合Apriori-Genetic算法的交通事故成因分析模型。通过分析驾驶员、车辆、时间-地点、环境四个维度，利用AHP进行重要因素排序，然后运用混合Apriori和遗传算法挖掘关联规则，以提高成因分析的准确性。实验表明，此模型能有效减少无用规则，增强挖掘的精确性，具有科学意义和实际应用价值。" 本文主要探讨了如何利用数据挖掘技术分析交通事故的成因，特别是在面对多维度、多层次的交通事故数据时如何进行有效的分析。作者提出了一个结合层次分析法(AHP)和混合Apriori-Genetic算法的模型。AHP是一种结构化决策工具，用于处理复杂问题中的不确定性和多标准决策，它通过对各种因素的比较和权重分配，来确定各个因素的重要程度。在交通事故成因分析中，AHP被用来对驾驶员因素、车辆状态、时间与地点因素以及环境因素等进行重要性排序，以识别出最关键的影响因素。 接着，论文引入了混合Apriori-Genetic算法，这是一种结合了Apriori关联规则学习算法和遗传算法的数据挖掘方法。Apriori算法常用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，但可能会产生大量的无用规则。而遗传算法则是一种全局优化策略，能有效地搜索解决方案空间。通过将两者结合，可以更有效地寻找与交通事故成因相关的关联规则，降低无效规则的产生，提高分析的精确性。 在实证研究部分，作者通过对比实验验证了该模型的有效性，结果显示，这个模型能够减少无用规则的数量，同时提高成因分析的准确率，对于交通事故预防和安全管理具有重要的理论和实践意义。此外，该研究还得到了国家自然科学基金和湖南省科技计划项目的资助，表明了其在学术界和政策制定中的重要地位。 关键词涉及的领域包括交通事故研究、层次分析法、Apriori算法、遗传算法以及成因分析，这四个关键点构成了本文的核心内容，展示了数据挖掘技术在交通安全领域的应用潜力。论文最后给出了作者简介和相关研究背景，强调了邓晓衡教授和曾德天硕士在数据挖掘领域的研究方向，以及他们的工作对这一领域的贡献。