大数据视角下的事故多发路段判别研究

该文档是关于基于空间集聚特征的事故多发路段判别研究的学术论文，以广州市为例，利用大数据分析技术进行研究。作者通过全样本分析，使用网络限制核密度估计方法来识别不同道路设施（高速公路、城市快速路和城市主次干道）的事故多发路段。论文中探讨了传统的事故数法及其缺陷，并提到了更先进的事故率、质量控制、综合指标以及安全模型等方法，特别是经验贝叶斯法和全贝叶斯法在事故预测和黑点判别中的应用。 文章指出，大数据背景下的全样本分析可以克服随机事件的波动性，提高判别准确度。通过对广州市2015年的事故数据进行分析，研究人员确定了不同道路设施的事故黑点判别标准：高速公路建议采用100m路段单元和1000m搜索范围，城市快速路则建议100m路段单元和2000m搜索范围，地面主次干道的标准为485m路段单元和2425m搜索范围。这样的标准有助于更精准地识别事故高发区域，便于交通管理部门采取相应的安全改善措施。 此外，论文还提到了三维场景展示技术，这种技术可以直观地呈现事故沿道路的分布趋势，有助于管理层更好地理解事故的地理分布情况。论文的关键字包括大数据、事故多发路段判别和网络限制核密度估计，强调了现代科技手段在交通安全分析中的重要作用。 总结起来，这篇论文深入探讨了如何运用现代数据分析技术优化事故多发路段的判别过程，尤其是在大数据背景下，如何通过网络限制核密度估计方法提高识别准确性。同时，它也提出了针对不同道路设施的事故黑点判别标准，为实际的交通安全管理提供了科学依据。