摘要：运输行业安全保障是重中之重，构建有效的风险预警模型能提前防范事故。全面收集并深入分析运输相关大数据，运用数据挖掘、机器学习技术，精准识别各类风险因素，以此成功构建运输安全风险预警模型。实际应用表明，该模型准确性较高，为运输企业制定预防措施提供可靠依据，切实降低安全风险。

关键词：大数据分析；运输安全风险；预警模型；构建路径

运输行业对经济社会发展意义重大，涵盖货物运输、人员输送等方面。但运输时面临多种风险，如恶劣天气影响、车辆故障、驾驶员操作失误等，都可能引发安全事故，造成人员伤亡与经济损失。以往运输安全管理多为事后处理，难以提前预防。随着信息技术发展，大数据在各领域广泛应用，为运输安全管理带来新方式，借助大数据分析构建运输安全风险预警模型，可实时监测、分析运输过程，提前发现潜在风险，成为保障运输安全的有效途径。

一、运输安全风险因素分析

（一）人的因素

运输里驾驶员很关键，他们的驾驶技能、疲劳程度还有安全意识，影响着运输安全，驾驶技能不够的驾驶员，碰上复杂路况容易应对失误，可能引发事故。长时间开车，驾驶员会疲劳，反应速度变慢，注意力难集中，安全意识淡薄的驾驶员，常出现超速、超载、违规驾驶行为，大大增加事故风险。相关统计表明，多数运输事故和人的因素紧密相关。

（二）车辆因素

运输车辆自身技术状况与维护保养情况，对运输安全十分重要，车辆制动系统、转向系统故障，可能使车辆失控，引发严重事故。轮胎过度磨损、老化，容易爆胎，影响行车安全。日常车辆维护保养没做好，比如没按时换机油、没检查关键部件，车辆故障概率就会上升。

（三）环境因素

自然环境和道路环境都对运输安全有重要影响，暴雨、暴雪、大雾等恶劣天气，降低能见度，影响驾驶员视线，增加车辆操控难度。道路状况不好，像路面破损、有狭窄弯道或陡坡，给运输带来风险，不同地区交通流量不同，交通规则有差异，需要驾驶员去适应。

二、大数据在运输安全风险预警中的应用原理

（一）大数据的收集与整合

运输过程产生大量数据，包括车辆行驶数据、驾驶员操作数据、环境监测数据等。通过车载传感器、GPS 定位系统、交通监控设备等，能收集车辆速度、行驶路线、油耗，以及驾驶员刹车、加速操作等信息。同时整合气象部门天气数据、交通管理部门路况数据等外部数据，形成全面的运输相关数据集。因这些数据来源广、格式不同，需清洗整理，统一格式存入数据库，为后续分析做准备。

（二）数据挖掘与特征提取

运用数据挖掘技术可从海量数据里提取有价值信息。关联规则挖掘能找出不同数据间潜在联系，如车辆故障与行驶里程、驾驶员操作习惯的关联。聚类分析把相似数据归为一类，有助于发现特定运输行为模式。通过特征提取，从原始数据筛选出对运输安全风险影响显著的特征，像车辆行驶速度变化率、驾驶员疲劳驾驶时长等，作为构建风险预警模型的输入变量。

（三）机器学习算法的应用

机器学习算法在构建风险预警模型中起关键作用。监督学习算法里，决策树算法依据历史数据构建决策规则，预测运输安全风险等级。支持向量机通过找最优分类超平面，把运输数据分为安全和危险两类。非监督学习算法方面，主成分分析能对高维数据降维，简化数据结构，提高模型运算效率。通过训练模型、不断调整参数，让模型能准确识别运输安全风险。​

三、基于大数据分析的运输安全风险预警模型的优势

（一）提前预警能力

基于大数据分析构建的运输安全风险预警模型，拥有提前感知运输安全风险的能力，在日常运输过程中，会产生大量涵盖车辆行驶状态、驾驶员操作行为等方面的数据，该模型对这些海量数据进行深度挖掘与分析，从复杂的数据中精准捕捉到那些可能引发事故的潜在风险因素。在事故尚未发生的早期阶段，模型便能及时向企业发送预警信息，企业接收到预警后，提前规划应对措施，合理调整运输安排，有效降低事故发生概率，确保运输作业安全平稳地推进。

（二）精准识别风险

此预警模型在风险识别方面表现得极为精准，主要得益于其对多源数据的综合处理与分析，模型将车辆行驶数据、驾驶员操作数据以及环境监测数据等多方面信息进行整合，从多个维度对运输实际状况进行全面评估。运用先进的数据挖掘技术与算法，深入梳理出不同数据之间复杂的内在联系，清晰明确地识别出车辆故障风险、驾驶员违规操作风险以及恶劣环境影响风险等各类安全风险。企业凭借这些准确详尽的风险信息，能针对不同风险类型制定出切实有效的管理策略，真正实现精准化管理。

（三）提高管理效率

大数据分析的运输安全风险预警模型实现了数据收集与分析的自动化操作，借助各类传感器和专业设备，模型能自动采集相关数据，并依据预先设定好的算法和程序对采集到的数据进行快速分析处理，极大地减少了人工参与的环节。通过这种方式，企业能够更及时、更准确地掌握运输安全动态，显著提升管理效率，人工成本得到有效节省，企业可将人力资源合理调配到其他更具价值的工作领域，推动企业整体运营管理水平持续提升。运用大数据技术可以对驾驶人员、运输车辆、道路缺陷、环境因素、组织管理进行道路 运输交通安全风险点进行评估并对高风险点进行预警提示。

四、基于大数据分析的运输安全风险预警模型的构建路径

（一）模型框架设计

运输安全风险预警模型涵盖数据采集层、数据处理层、模型构建层以及预警输出层，各层协同工作以保障运输安全。数据采集层负责收集运输相关各类数据，包括车辆行驶产生的数据，如速度、行驶路线和油耗；驾驶员操作数据，例如刹车、加速的频率和时机；以及环境监测数据，像天气状况和道路实时信息等，通过车载传感器、GPS 定位系统以及交通监控设备等工具，能够高效且准确地采集这些数据。数据处理层在整个模型里起到净化和整合数据的关键作用，从采集层获取的数据，因其来源多样，格式各不相同，还可能包含错误或冗余信息。数据处理层首先对原始数据进行清洗，去除其中错误、重复以及不相关的内容，接着依据后续分析和模型构建的需求，把数据转换为统一且便于处理的格式，最后整合清洗转换后的数据，形成完整、有序且相互关联的数据集，为后续模型构建提供坚实基础。模型构建层运用机器学习算法构建运输安全风险预测模型。机器学习算法有很多种，针对运输安全风险预测这一任务，需要挑选合适的算法。决策树算法可依据历史运输数据构建决策规则，通过对各种因素的判断来预测运输安全风险等级；支持向量机则通过寻找最优分类超平面，将运输数据分为安全和危险两类。构建模型时，需要不断调整优化算法参数，使其适应运输数据的特点，准确捕捉数据中的规律和特征，实现对运输安全风险的有效预测。预警输出层是模型面向用户的关键部分。当模型构建层完成运输数据的分析和风险预测后，预警输出层依据预先设定的风险阈值判断是否发出预警，若模型预测风险值超过阈值，便会及时向相关人员或系统发出预警，预警方式有弹窗提醒、短信通知或者系统内部消息推送等。预警信息包含风险类型、严重程度以及可能影响范围等详细内容，方便接收者迅速了解情况并采取相应措施。

（二）模型指标体系确定

基于对运输安全风险因素的深入剖析，构建科学合理的模型指标体系是确保模型准确有效的关键。运输安全风险因素主要包括人的因素、车辆因素以及环境因素，所以模型指标体系也从这三个维度构建。

在驾驶员相关指标方面，驾驶时长是重要考量因素。长时间连续驾驶容易使驾驶员疲劳，导致反应速度和注意力受到影响，进而增加运输安全风险。违规次数能反映驾驶员安全意识和操作规范性，频繁违规驾驶，如超速、闯红灯、违规变道等行为，会大幅提高事故发生的可能性。结合驾驶员生理特征数据，如心率、眨眼频率，以及驾驶行为数据，运用科学方法综合评估驾驶员疲劳程度，对预测因疲劳驾驶引发的安全风险意义重大。车辆相关指标同样重要，车辆行驶里程反映车辆使用年限和磨损程度，随着行驶里程增加，车辆各部件老化和故障概率上升，故障次数直接体现车辆可靠性，频繁出故障的车辆在运输中存在较大安全隐患，关键部件性能参数，如发动机功率、制动系统制动距离、轮胎磨损程度等，能直观反映车辆关键部件工作状态，对评估车辆整体安全性能至关重要。环境相关指标涵盖天气状况评分、道路等级以及交通流量等方面，天气状况对运输安全影响显著，恶劣天气如暴雨、暴雪、大雾等，会降低驾驶员视线清晰度，增加车辆操控难度，通过对天气状况量化评分，能更准确评估天气因素对运输安全的影响。不同道路等级路况、设计标准和交通设施完善程度不同，高等级道路路况好，安全系数相对较高，低等级道路可能弯道多、坡度大、路面状况差，增加运输风险。交通流量大小影响车辆行驶速度和通行效率，在交通流量大的路段，车辆间距减小，碰撞等事故发生概率增加。为使模型准确反映各指标对运输安全风险的影响程度，需为每个指标赋予相应权重，权重确定采用层次分析法等科学方法，组织行业内专家对各指标相对重要性打分，再结合大量数据分析，综合权衡各方面因素，确保权重分配科学合理。

（三）模型训练与验证

大数据技术在交通运输安全监督管理方面的应用有助于实现智慧交通背景下交通运输资源的统一管理、综合分析及共享使用，并能依托交通安全管理数据应用现状，满足安监数据综合分析及应用方面的需求。利用丰富的历史运输数据训练构建的模型，是模型准确预测运输安全风险的关键步骤。首先要合理将收集的历史数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，让模型在大量数据中学习总结规律，训练过程中，模型根据训练集数据特征，不断调整自身参数和结构，逐渐形成对运输安全风险模式的认知。通过分析大量历史事故数据以及对应的驾驶员操作、车辆状态和环境条件等数据，模型能学习到哪些因素组合更容易引发事故，进而建立相应预测规则。测试集用于验证模型性能。模型初步训练完成后，将测试集数据输入模型，观察模型预测结果与实际情况的符合程度，评估模型性能的指标主要有预测准确性和召回率等。预测准确性指模型预测正确的样本数占总预测样本数的比例，反映模型预测结果的准确程度。召回率指模型正确预测出的正样本数占实际正样本数的比例，体现模型对实际存在风险的覆盖能力，若模型在测试集上性能未达预期，比如预测准确性低，可能模型对某些风险因素判断有误；召回率不高，则可能遗漏一些实际存在的风险情况，这时需调整模型，可能优化模型参数，如调整决策树算法中的分裂阈值，或者更换更合适的算法，如从朴素贝叶斯算法换成随机森林算法等，之后再次用训练集训练，并在测试集上验证，反复进行，直到模型性能满足实际应用要求。

（四）模型优化与动态更新​

随着运输业务持续开展，运输环境不断变化，新数据持续产生，要求运输安全风险预警模型具备持续优化与动态更新能力，实际运输中，车辆行驶轨迹随运输任务变化，驾驶员操作行为因各种因素不同，天气和路况等环境因素也时刻改变，这些新产生的数据对模型优化和更新意义重大。为实现模型持续优化与动态更新，需定期收集新运输数据，车辆行驶轨迹方面，通过车载 GPS 设备实时记录车辆位置信息，获取最新行驶路线、速度变化及停留时间等数据。对于驾驶员近期操作行为，借助车内传感器和监控设备，收集驾驶员刹车、加速、转向等操作频率和力度数据，以及驾驶员疲劳状态监测数据，如通过摄像头监测驾驶员面部表情、眼睛闭合程度判断疲劳程度。及时获取最新天气和路况信息，包括实时天气状况，如降雨、降雪、大风等，以及道路施工情况、交通拥堵状况等。运用新收集的数据对模型重新训练。重新训练时，模型将新数据与历史数据结合，进一步学习适应运输环境变化，当新数据出现特殊天气状况下车辆事故发生率增加的情况，模型重新训练时会更关注这些与天气相关的因素，调整相应预测规则。关注行业前沿技术与研究成果，运输行业发展迅速，新算法和技术不断涌现，一旦发现更先进、更适配运输安全风险预警的算法，要及时引入模型。比如，当全新深度学习算法在处理复杂数据关系方面性能更好时，将其应用到模型构建层，优化调整模型结构和参数，通过不断引入新技术、结合新数据训练，确保模型始终能精准反映运输安全风险实时变化，保持较高预测精度与效率，为运输安全提供持续可靠保障。​

结束语：

大数据技术在交通运输安全监督管理方面的应用有助于实现智慧交通背景下交通运输资源的统一管理、综合分析及共享使用，并能依托交通安全管理数据应用现状，满足安监数据综合分析及应用方面的需求。借助对运输进程中产生的海量数据进行深度剖析，能够有效识别出各类风险因素，提前察觉安全风险并迅速预警，助力运输安全管理水平得以提升。尽管当前模型应用时存在一些不足，但随技术进步与经验积累，经持续完善，定会在运输行业发挥更大效能。

参考文献：

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