利用时空密度聚类的高速公路交通事故黑点路段鉴别

研究高速公路交通事故黑点路段的时空分布规律和关联因素,一直是交通领域的关注重点。本文针对事故统计的交通事故黑点路段鉴别方法存在地理学中的可塑面积单元(MAUP)问题,提出一种基于时空密度聚类的高速公路交通事故黑点路段鉴别方法。该方法改进了传统的DBSCAN空间聚类算法,引入一种顾及时间周期性和事故严重程度的事故时空邻近计算方法,通过密度连接规则自适应鉴别各种时空尺度的交通事故黑点路段。以2012—2016年湖南省的高速公路交通事故为例进行试验,结果表明,本文方法可有效克服不同划分单元的可塑面积单元问题,自适应鉴别不同长度的黑点路段,同时可进一步挖掘黑点路段上交通事故时空聚集模式。