交通事故分析

这个系统是用MYSQL和JAVA开发的，目前在查询功能上遇到了一些问题，不过在Linux系统下已经调试通过。在Windows系统下，如果去掉Login界面中调用main窗口的效果，系统可以正常显示。

以驾驶员总量为研究对象，利用数据挖掘技术的发展成果，挖掘交通管理部门积累的大量数据资源，探索其内在联系，为相关部门或机构提供服务。

这个项目结合了数据挖掘和交通事故数据，合作伙伴包括乔治·华盛顿大学的贾法里教授和两位队友。项目依赖的两个 csv 文件Crashes_in_DC.csv和Crash_Details_Table.csv包含了大量的哥伦比亚特区交通事故数据。数据源来自多个官方部门，整合后为了深入的基础。你可以用这份数据来练习数据挖掘技巧，挖掘交通事故背后的规律，挺有挑战的。项目涉及的技术栈包括数据清理、探索性数据（EDA）、以及基本的机器学习。python在这个项目中适用，尤其是用到的库如pandas和matplotlib。如果你想更深入理解数据如何被并应用到实际中，这个项目会是个不错的起点。

纽约警方的交通事故数据集，还挺实用的。数据范围覆盖 2020 年 1 月到 8 月，记录了每一次碰撞的时间、地点、涉及的车辆和人员情况。字段也比较全，像CRASH DATE、BOROUGH、LATITUDE这种常用字段一应俱全。用来做可视化或者训练个简单模型都挺顺手的。 适合干啥？比如你想做个事故热力图，这些经纬度数据就直接能用。或者想事故高发时段、不同街区的事故率，用CRASH TIME和BOROUGH这些字段就够了。字段中英文对照也清晰，起来不用太费劲。 嗯，数据格式是典型的结构化表格，适合直接拿来喂进Pandas或Excel。你也可以配合像Leaflet.js这样的可视化库做地图展示，效

山区高速公路交通事故的源码资源还挺实用的，尤其是你如果平时研究交通安全或搞数据，这份资料真能帮上忙。基于Matlab的模拟挺贴近实际场景的，像是用在事故多发时段识别、路段安全评估上都还蛮合适的。 昆石和西汉两条高速的事故数据统计得比较详细，追尾、碰撞、翻车这三类事故占了大头。用的不是啥复杂模型，就是通过当量事故率配合质量控制法来锁定高发段，逻辑清晰，公式也不绕，起来顺手。 如果你平时也用SPSS或者搞数据挖掘，可以顺手看看相关链接。像交通事故中的数据挖掘技术应用这篇就挺对味，还有个Matlab 源码仿真，直接上手跑都没啥门槛。 嗯，还有事故时间分布的那块——凌晨 2 点到 4 点、中午 12

CSDN佛怒唐莲上传的视频内容包含完整可运行的代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。运行环境要求Matlab 2019b，如运行出现问题请按提示修改或私信博主求助。操作步骤包括将文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行程序。仿真咨询及其他服务需求，请私信博主或扫描博客底部QQ名片获取更多信息。

煤矿瓦斯燃烧事故统计这篇文章挺实用的，主要是对 2000 到 2012 年间我国 144 起煤矿瓦斯燃烧事故的数据进行了详细统计。它指出了瓦斯燃烧事故发生的高危区域，是在一些地质条件复杂、瓦斯含量高的煤矿层。另外，采煤和掘进工作面是瓦斯燃烧的常发地点，点火源主要来自电火花和放炮火焰，原因是瓦斯的点火能量比较低，燃烧范围广。它还给出了针对不同类型瓦斯燃烧事故的治理措施，挺有参考价值的。如果你对煤矿安全管理和瓦斯问题感兴趣，可以参考一下哦。

对2001~2013年煤矿事故进行统计分析，展示了全国煤矿事故发生情况和成因，并提出预防和减少事故的对策。

延期突出的认定规则不太好搞清楚？这个用突出煤+阻挡层的模型，还挺有说服力的。把打钻、手镐、清煤这些作业中出的事儿归类得明明白白。嗯，最短 42 分钟也能算延期，是不是有点出乎意料？2007 到 2016 年间，这类事故竟然占了 19%，还蛮多的，尤其打钻的时候最容易出问题。你做事故统计或者预判模型，这资料还挺有参考价值的。

矿井生产中频繁发生机电事故，尽管管理科学化、人员素质提升，但事故频次和致死人数仍在变化。收集了31个矿井的数据，采用最小二乘拟合分析机电事故在事故总量中的比例及其致死人数占比的变化趋势。结果显示，机电事故比例和致死人数均呈现下降趋势。