基于数据挖掘的道路交通事故分析及预测开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

2. 研究的基本内容和问题

研究目标：

本文主要目标是通过成因分析，采用统计分析方法对交通事故数据进行分析，运用数据挖掘技术找出交通事故发生的各因素之间潜在的内在联系，推导出事故的关联规则，建立事故预测模型。

研究内容：

3. 研究的方法与方案

研究方法：

1、资料调研。查阅相关文献，总结研究方法和不足，以寻找本文研究的切入点。

2、确定研究目标。本文的主要研究目标是通过成因分析，找出事故的关联规则，建立事故预测模型。

4. 研究创新点

由于经典的Apriori算法只适用于单一维度的数据挖掘，处理多个维度时容易出现一些问题，针对此问题许多学者提出了一些解决此问题的新方法。本文参考近年来相关文献的研究方法，将此算法与其它算法进行融合，使得运算效率更高。

5. 研究计划与进展

2019.10.13-2019.12.31 查阅相关书籍，确定选题，完成文献综述。

2020.01.01-2020.02.29 学习整理相关领域的研究方法并确定自己的研究方案，完成开题报告。

2020.03.01-2020.03.14 学习利用python进行数据抓取并尝试搜集所需要的数据。2020.03.15-2020.04.15 深入理解关联规则、apriori算法理论与预测知识，并对apriori算法进行改进。利用搜集数据找到影响事故发生的主要因素，得出结论并提出建议。