华南理工大学学报(自然科学版)

作者：杨妙言, 董春娇, 熊志华, 庄焱, 许博

单位：1.北京交通大学 交通运输学院，北京 1000442.中国电子信息产业发展研究院，北京 100846

关键词：电动汽车,行人/非机动车碰撞,时空分布特征,事故多发点段鉴别,聚类算法

基金：国家自然科学基金项目(72371017)

为了深入探究电动汽车与道路弱势群体碰撞事故的时空分布特征，提出一种电动汽车与行人/非机动车碰撞事故的时空多发点段鉴别方法。首先，基于电动汽车与行人/非机动车碰撞事故数据，采用层次分析法确定事故影响因素的权重，通过赋权网络核密度估计方法揭示交通事故的空间聚集性。在此基础上，采用密度峰值聚类（DPC）算法作为事故空间聚类模型，并引入带时间维度特征的时空DBSCAN（ST-DBSCAN）算法构建事故时空多发点段鉴别模型，精准刻画电动汽车与行人/非机动车碰撞事故的时空多发位置。最后，以某市连续11个月的电动汽车事故为例进行实证研究。结果表明：电动汽车与行人/非机动车碰撞事故在时间上具有3个高峰，异于传统交通事故的双峰特征，在空间则呈局部集中特征；对于空间多发点段的鉴别，相比DBSCAN、OPTICS和Mean Shift算法的最优值，DPC算法的轮廓系数、Davies-Bouldin指数（DBI）和Calinski-Harabasz指数（CHI）分别具有42.9%、74.5%和11.1%的优势；对于时空多发点段的鉴别，在DBI相近的条件下，ST-DBSCAN算法的轮廓系数和CHI分别比ST-OPTICS、ST-DPC和ST-Mean Shift算法的最优值高2.25倍和57.3%。

来源：2025年第11期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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