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基于改进Apriori算法的山区高速公路交通事故风险识别系统

一、项目概述

1.1 研究背景与意义

山区高速公路因其复杂的地形条件、多变的气候环境和特殊的道路线形设计，交通事故发生率显著高于平原地区。传统的事故分析方法往往局限于单因素分析，难以揭示事故风险因素间的复杂关联关系。关联规则挖掘技术能够从大量事故数据中发现风险因素之间的潜在关联，为事故预防提供科学依据。

1.2 研究目标

1. 开发改进的Apriori算法，提高山区高速公路事故风险识别的准确性和效率
2. 实现算法在Python和R语言中的完整实现与可视化
3. 构建交互式可视化界面，支持多维度风险因素分析
4. 提供事故风险预测和预警功能

二、算法设计与改进

2.1 传统Apriori算法原理

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法，基于"频繁项集的子集一定是频繁的"这一先验性质。主要步骤包括：

1. 生成频繁1-项集
2. 使用频繁k-项集生成候选(k+1)-项集
3. 通过扫描数据库计算支持度，筛选频繁项集
4. 从频繁项集中生成关联规则

2.2 改进Apriori算法设计

传统Apriori算