ВІСНИК - ХПІ - Національний Ñ‚ÐµÑ Ð½Ñ–Ñ‡Ð½Ð¸Ð¹ університет

распределения скоростей при оценке и прогнозировании параметров дорожногодвижения [7], Корчагина В.А. и Кадасева Д.А. для классификации регулируемыхперекрестков [8], Гюлева Н.У. для исследований влияния транспортного заторана состояние водителей [9].Для классификации исследуемых параметров, частных коэффициентоваварийности (Х 1 , Х 2 , …, Х n ), каждый из которых описывается наборомклассификационных признаков Х i ={x i1 , x i2 , …, x im }, i=1,n , необходимо провестиразбиение на отдельные классы с учетом всех группировочных признаководновременно [10]. При этом, на начальном этапе не указываются четкиеграницы класса и не известно, сколько же классов целесообразно выделить висследуемой совокупности. Следовательно, необходимо выявить образованиеодинаковых по классификационным признакам классов частных коэффициентоваварийности.Основная частьДля проведения кластеризации методами многомерного статистическогокластерного анализа, необходимо определить признаки частных коэффициентоваварийности. Выбор признаков в кластерном анализе является одним из наиболееважных этапов в исследовательском процессе, но, к сожалению, одним изнаименее разработанных. Основная проблема состоит в том, чтобы найти такуюсовокупность признаков, которая наилучшим образом отобразит сходство. Видеальном случае, признаки должны выбираться в соответствии с ясносформулированной теорией, которая лежит в основе классификации.В качестве целевой функции кластеризации выбрана степень влияниячастных коэффициентов аварийности на уровень безопасности дорожногодвижения. Тогда набором классификационных признаков частныхкоэффициентов аварийности будет: минимальная степень влияния на уровеньБДД (x 1 ), максимальная степень влияния на БДД (x 2 ), арифметическое среднеедиапазона изменения частного коэффициента аварийности (x 3 ).Для проведения процедуры кластеризации частных коэффициентоваварийности введены следующие условные обозначения:X 1 , X 2 , …, X n – совокупность частных коэффициентов аварийности.X i = {x i1 , x i2 , …, x im } – i-й частный коэффициент аварийности с егоклассификационными признаками (i=1,n);m – количество классификационных признаков частных коэффициентоваварийности;n – количество частных коэффициентов аварийности, принимающих участиев классификации;D – матрица расстояний между элементами совокупности.Перед проведением кластеризации была выявлена необходимость ввыявлении классификации частных коэффициентов аварийности с учетомособенностей значений параметров УД для различных технических категорийавтомобильных дорог. При оценке параметров условий движения наавтомобильных дорогах согласно ДБН – В.2.3-4:2007 «Сооружения транспорта.Автомобильные дороги» [11] по методике проф. В.Ф. Бабкова был произведенISSN 2079.3944. Вісник НТУ “ХПІ». 2012. №44(950)43