【摘 要】
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近年来,随着城市内路网不断完善和扩展,城市交通行业面临的突发事件也随之上涨。分析突发事件时空分布特征,梳理突发事件多发区域并开展针对性的防治与应急演练十分重要。本文以北京市为例,面向城市交通行业内突发事件记录数据的特征开展研究,利用近年来城市道路突发事件记录数据、隐患点数据、应急队伍数据等相关数据,识别突发事件的多发区域,分析影响突发事件数量分布的因素,并基于文本挖掘的方法设计应急预案匹配模型,最
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近年来,随着城市内路网不断完善和扩展,城市交通行业面临的突发事件也随之上涨。分析突发事件时空分布特征,梳理突发事件多发区域并开展针对性的防治与应急演练十分重要。本文以北京市为例,面向城市交通行业内突发事件记录数据的特征开展研究,利用近年来城市道路突发事件记录数据、隐患点数据、应急队伍数据等相关数据,识别突发事件的多发区域,分析影响突发事件数量分布的因素,并基于文本挖掘的方法设计应急预案匹配模型,最后设计并实现突发事件可视化应急决策平台,为应急处置工作开展提供技术和工具支持。主要研究工作如下:（1）突发事件数据处理与简要分析。阐述交通突发事件的有关概念与分类有关理论;梳理交通行业突发事件数据,利用文本处理、地理编码和桩号解析将相关数据整理成结构化数据;基于可视化技术简要分析交通行业突发事件的空间、时间、行业分布特征;根据事故特点和分布特征,定义数据分类规则。（2）突发事件多发区域识别方法研究。根据不同类型突发事件数据的记录特点,设计识别方法开展识别工作。对于轨道类突发事件,采用事故数法进行识别;对于城市道路类突发事件,采用核密度法进行识别;对于郊区公路类突发事件,基于K-means设计了一种面向桩号的聚类算法。比较了三种方法的识别效果与适用性,结果表明面向桩号的聚类算法通用性强,避免了事故数法划分区间合理性的问题,定位精度好于普通的空间聚类方法,但更依赖于地图数据的准确性和数据描述。最后梳理了三类突发事件多发区域的分布特征。（3）突发事件数量分布影响因素研究。基于普通最小二乘法（Ordinary Least Squares,OLS）、地理加权回归（Geographically weighted regression,GWR）和多尺度地理加权回归（Multi-scale geography Weighted Regression,MGWR）三类回归模型进行分析,比较三类模型的回归性能。结果表明,MGWR的回归性能略好于GWR模型,远好于OLS模型;MGWR的带宽数据比GWR更加丰富,能够分析模型中自变量的作用范围。最后结合克里金插值法,对两类行业（路政工程类、客货运输类）的突发事件的影响因素进行分析。（4）突发事件预案匹配模型及应用研究。基于文本挖掘中的词向量模型和均方差赋权法,设计了一种利用0-1化均方差赋权的预案匹配度计算模型。分析该模型的稳健性与有效性,并讨论了模型应用方向:预案文件检索、突发事件多发区域针对性预案匹配。最后基于该方向和前文识别工作以及回归模型,设计并实现了北京市道路突发事件可视化决策平台。
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