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近年来，我国道路交通事故越来越多，特别是高速公路交通事故越来越严重。如何减少和预防交通事故，降低事故损失，改善交通安全状况就成了道路交通运输领域亟待研究解决的问题。要实现这一目标，只进行道路基础设施建设是不够的，还需要根据交通事故发生的规律、特点进行分析研究。本文针对当前我国高速公路安全的现状、发展趋势和研究重点，结合某高速公路的实际情况，确定了论文的研究对象，即高速公路交通事故的成因分析与关联因素研究。
本文在对某高速公路交通事故数据分析的基础上，对交通事故数据的特点及内容进行了归纳。针对目前国内评价交通事故危害程度的缺陷问题，引出了主成分分析方法，利用该方法对交通事故按发生的原因设计了评价指标，得出了引发高速公路交通事故主要原因的先后排序。
针对交通事故数据层次多、维数大的特点，建立了网状连接数据模型，并利用FP-growth算法对交通事故属性所构造的数据模型进行了提取。根据交通事故数据的具体特征和分析任务，用C++开发了FP-growth算法，以实现对交通事故数据集的频繁集搜索与强关联规则的生成：并对挖掘的结果进行了原因分析；同时根据挖掘的数据结果提出了相应的对策措施。
本文以关联规则挖掘作为主线。利用关联规则的FP-growth算法，从大量的事故统计数据中挖掘出其中所蕴涵的本质规律。使决策者能够从不同的角度全面评判交通事故的发展趋势，以采取有效的措施来预防、控制交通事故。