應用資料串流探勘於交通事故資料分析之研究

Applying Data Stream Mining over Real-Time Traffic Incident Analysis

周厚鈞(Hou-Chun Chou)

指導教授 ： 廖彩雲 ； 薛夙珍

朝陽科技大學/資訊學院/資訊管理系/碩士(2008年)

摘要

資料串流探勘是目前資料探勘領域重要的研究主題之一，其運用許多不同的方法處理大量的資料，以因應持續不斷流入的資料，達到即時回應的需求。本研究提出使用資料探勘中的SWF（Sliding Window Filtering）演算法來分析交通意外事件的資料，發掘意外事件中隱含的資訊，藉由已知的事件歷史資料去尋找事件所伴隨之特徵因素間的關係，建立交通意外事件的關聯規則（Association Rule）。所得到的交通意外事件關聯規則可以提供道路使用者變更行駛路線或其他應變措施之參考。並期望將所得到的交通意外事件關聯規則結果提供給交通管理者，藉此資訊來減少事故發生機率並有效降低道路壅塞程度。此外此資訊也可回饋至先進交通管理系統（Advanced Traffic Management Systems, ATMS）與先進旅行者資訊服務（Advanced Traveler Information Systems, ATIS）所提供之交通事件管理，來改善並調整道路狀況並提供駕駛者針對已發生的意外事件相關資訊的初步推斷建議，以期幫助改善交通道路環境讓意外事件能夠有效減少。

關鍵字

交通意外事件 ； 資料串流 ； 關聯規則 ； SWF演算法

並列摘要

Traffic accident analysis causes tremendous public concern in terms of increasing traffic safety and reducing traffic congestion. In this research, Sliding Window Filtering (SWF) algorithm, a data stream mining technique, is applied to extract information from traffic incident data streams and to provide the traffic incident association rules for users. The association rules can support the drivers to make decision of route choice and the temporal traffic incident association rules can provide information for traffic accident management included in Advanced Traffic Management Systems (ATMS) and Advanced Traveler Information Systems (ATIS). Thus the traffic congestion can be avoided and the transportation managers can effectively operate traffic control in real-time traffic situation.

並列關鍵字

Data Stream ； Traffic Incident ； Association Rule ； Sliding Window Filtering

參考文獻

[5] 吳冠宏、吳信宏、郭廣洋（2004），「應用資料挖掘於交通事故資料分析」，中華民國品質學會第40 屆年會高雄市分會第30 屆年會暨第10 屆全國品質管理研討會論文集，C2-7，第72-81頁。

[2] 李友仁（2005），應用汽車駕駛模擬系統於道路交通事故成因檢討之研究，碩士論文，國立成功大學交通管理科學研究所，台南。

[6] 吳冠宏、吳信宏、郭廣洋（2006），「應用分群技術於交通事故資料分析」，品質學報，第三十卷，第三期，第305-312頁。

[14] 侯鈞元（2002），應用羅吉特模式於市區道路事故偵測系統，碩士論文，國立成功大學交通管理科學研究所，台南。

[16] 梁力元（2006），公路長隧道通行貨車風險分析─以雪山隧道為例，碩士論文，國立中央大學土木工程學系，桃園。