武佳琪 张慧慧 檀亚宁

摘  要：随着车联网技术的发展，在车辆行驶的过程中对相关指标的检测越来越准确，产生的行车数据也日益增多，如何判别行车安全状况成为当前运输行业研究的热点问题。该文通过熵权法对数据进行处理，并建立灰色关联模型对行车安全进行分析。通过分析可知，大部分车辆驾驶者的交通安全意识水平一般，极易酿成严重后果，只有加强对车辆驾驶者安全意识的培养，才能有效降低交通事故的发生率。

关键词：行车安全;熵权法;灰色关联

中图分类号： U461.91      文献标志码：A

0 引言

随着我国社会发展和经济持续增长，越来越多的人选择汽车作为主要交通工具，但同时出现的行车安全问题也日益增多。为缓解该社会现象，该文构建一种基于灰色关联分析的行车安全评价模型，利用熵权法计算出各个影响因素的权值，并将计算得到的权值结合灰色关联分析法构建行车安全评价模型。

1 数据预处理

数据预处理包括2点。1）去除异常值，针对收集的数据，该文将异常值删除，保证了数据的合理性。2）填补缺失值，部分车辆出现数据缺失的情况，该文根据数据集中记录的取值分布情况来对缺失值进行自动填充，通过计算行车速度的平均值进行填补。

2 安全评价模型

2.1 模型假设

安全评价模型有4个假设。1）假设车辆行驶路段未发生重大自然灾害。2）假设驾驶员在行车过程中健康状况良好。3）假设每个城市单位时间道路人流量相同。……