大数据分析管理系统在新能源汽车事故分析中的应用
王娜李强
摘要：随着新能源汽车的广泛使用，新能源汽车事故数据的分析处理越来越受到人们关注。传统的事故数据分析方式通常需要大量的人力和时间，而且往往只能分析少数的数据变量。数据挖掘技术以其强大的数据分析和挖掘能力，已经在新能源汽车事故数据分析处理中得到广泛应用，以帮助研究人员从事故数据中挖掘出潜在的规律和特征，为事故原因和解决方案的提出提供科学依据。本文设计了一套新能源汽车事故大数据分析管理系统，更加高效、有规律地分析新能源汽车事故数据。
关键词：数据挖掘数据分析新能源汽车
近年来，随着新能源汽车的发展，其在全球范围内的销售量不断增长。与此同时，新能源汽车事故数据分析处理也成为了重要的研究领域之一。事故数据的分析处理可以为制定相应的交通规则和提高交通安全性提供有益的参考依据[1]。但是，传统的事故数据分析方式需要大量的人力和时间，且只能分析少数的数据变量，限制了数据的分析深度和广度。为了提高新能源汽车事故数据分析处理的效率和准确性，数据挖掘技术被应用于新能源汽车事故数据分析处理领域中。数据挖掘技术可以挖掘大量的数据，找到隐藏在海量数据背后的真实信息，帮助研究人员从事故数据中更准确有深入地发现规律和特征，为事故原因和解决方案的提出提供科学依据[2]。因此，本文旨在探讨数据挖掘技术在新能源汽车事故数据分析处理中的研究现状、存在的问题及解决方案。
2数据挖掘技术在新能源汽车事故分析中的应用
随着新能源汽车的不断发展，特别是电动汽车的普及，其在道路安全方面带来了新的挑战。为了达到更高的安全性能，减少交通事故的发生，数据挖掘技术在新能源汽车事故分析中得到了广泛应用[3]。数据挖掘技术在新能源汽车事故分析中的应用主要包括以下三个方面：
2.1事故模式挖掘
使用数据挖掘算法可以对大量的新能源汽车事故数据进行处理和分析，从而找出发生事故的常见模式和规律。通过挖掘事故模式可以有效地提高新能源汽车产业安全性能，并开发相应的预防机制。
2.2风险评估和预测
数据挖掘技术的另一个重要应用领域是新能源汽车风险评估和预测。通过对相关数据的统计分析和建立合适的数据模型，可以对车辆的潜在风险进行评估和预测，以实现更加准确的安全性工程决策。
2.3智能驾驶和自主导航
数据挖掘技术有助于新能源汽车开发智能驾驶和自主导航技术。通过对车辆控制系统和传感器数据的分析，可以在极短的时间内判断出车辆周围的道路、障碍物和其他车辆位置，并且实现自主化的驾驶与导航操作。
3存在的问题
新能源汽车在未来交通中将起到越来越大的作用。但是，随着新能源汽车的发展和日益普及，由于新能源汽车本身的特殊性质、复杂性和安全难题，新能源汽车事故造成的人员伤亡和财产损失仍然存在不容忽视的风险。因此，新能源汽车事故分析具有重要的意义，在此过程中，数据挖掘技术被广泛应用。但是，在实际应用中，数据挖掘技术也存在一些问题。
3.1数据获取困难
由于大多数新能源汽车没有安装行车记录仪，导致数据的获取非常困难。一些新能源汽车厂商为了减轻对用户的干扰或节约成本，未能安装准确的传感器，这使得获取数据变得更加困难。
3.2数据质量差
由于数据获取困难，不少新能源汽车企业没有完全重视数据质量的重要性。因此，在事故数据处理过程中，许多数据质量存在较大的问题。使用这些数据进行分析会导致结果的不准确。
3.3特征提取与分析难度大
新能源汽车的数据较为复杂，涵盖了很多不同领域的数据。由于新能源汽车的复杂性和特殊性，如何有效地进行特征提取和分析是一个挑战。而且，新能源汽车的数据还与用户的行为习惯、环境变化等因素密切相关，这使得数据的清洗和预处理困难[4]。
3.4数据安全问题
在新能源汽车事故分析过程中，由于数据涉及用户个人隐私，数据泄露风险会给数据分析和应用带来很大风险。
4新能源汽车大数据分析管理系统
为了更加高效、有规律地分析新能源汽车事故数据，特研发了一套新能源汽车事故大数据分析管理系統。该系统的实现可分为三大部分，其中第一部分为多源数据预处理系统。该系统通过对不同来源、不同结构的新能源汽车数据进行汇聚和预处理，将处理后的采集数据形成结构化的原始数据、数据片段及特征数据，并保存至Mysql数据库，以方便后续分析模型使用。第二部分为事故数据分析系统，该系统使用各种工具手段，例如新能源汽车事故模式识别模型和事故特征模式匹配追踪模型等，以便提取大量数据背后的事故发生规律及其关联因素。第三部分为测试验证系统，主要关注单要素和多要素安全量化分析算法模型的测试及验证。该系统使用大量事故车和正常车数据来验证模型的输出结果，以确保安全要素的各种特征得到完整的确认。系统的总体结构图如图1所示：
4.1多源数据采集预处理系统
该系统主要包括以下几个功能：
数据采