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城市道路交通事故多发位置鉴别

姜燕 刘利华

姜燕, 刘利华. 城市道路交通事故多发位置鉴别[J]. 交通信息与安全, 2014, (3): 32-35,52. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.03.007
引用本文: 姜燕, 刘利华. 城市道路交通事故多发位置鉴别[J]. 交通信息与安全, 2014, (3): 32-35,52. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.03.007
JIANG Yan, LIU Lihua. Black Position Identification of Urban Road Traffic Accident[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (3): 32-35,52. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.03.007
Citation: JIANG Yan, LIU Lihua. Black Position Identification of Urban Road Traffic Accident[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (3): 32-35,52. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.03.007

城市道路交通事故多发位置鉴别

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.03.007
基金项目: 

新疆维吾尔自治区科学技术厅计划项目

详细信息
  • 中图分类号: U491

Black Position Identification of Urban Road Traffic Accident

  • 摘要: 针对现有相关鉴别法的不足,以核密度估计和计数数据模型为理论基础,GIS为技术基础,建立基于点模式和面模式的空间聚类分析模型,提出了1种基于空间聚类分析技术的城市道路事故多发位置鉴别方法,充分挖掘空间数据,实现分析结果的可视化。研究表明,空间单元标准化 Z值>2.58,对应于α=0.01的显著性水平,表明该单元是1个极高值的空间聚类,为1级事故多发点;1.96< Z<2.58对应于α=0.05的显著性水平,表明该单元是1个高值的空间聚类,为2级事故多发点。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-06-28

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