【摘 要】
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长期以来，交通事故的频发性、随机性和高危害性，严重威胁着城市居民人身安全和社会经济发展。随着信息技术手段的发展，实时获取并高效管理交通事故信息数据成为可能，准确识别事故多发位置，深入分析事故成因机理，将为降低事故危害提供有力支持。 本文以苏州工业园区历史交通事故为研究对象，利用交通安全大数据监测系统管理并提取交通事故多源信息，结合网络爬虫、GIS空间分析方法等手段建立了交通事故数据清洗及融合流程
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长期以来，交通事故的频发性、随机性和高危害性，严重威胁着城市居民人身安全和社会经济发展。随着信息技术手段的发展，实时获取并高效管理交通事故信息数据成为可能，准确识别事故多发位置，深入分析事故成因机理，将为降低事故危害提供有力支持。
本文以苏州工业园区历史交通事故为研究对象，利用交通安全大数据监测系统管理并提取交通事故多源信息，结合网络爬虫、GIS空间分析方法等手段建立了交通事故数据清洗及融合流程，综合交通事故档案、路网数据、道路设施数据、天气数据、基础地理数据等多源数据。面对事故数据信息不全，路网结构复杂且动态变化等情况，有针对性地提出事故多发点鉴别方法，分别利用天际线算法和路网空间自相关方法，自适应识别事故多发路口和路段。然后，着重考虑路网空间特征对交通事故发生的影响，利用二阶聚类模型识别不同道路的事故空间成因并对聚类结果的可靠性进行检验。
研究结果表明，本文提出的事故多发点鉴别方法避免了传统事故多发点鉴别方法中无法回避的临界值选择问题，使得在无法获取完整先验资料的情况下，仍然能得到较为准确、有效的结果。同时，结合路口密度、车道宽度等空间因子，能有效判断不同道路的事故成因，获得事故属性聚类集合。
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