多源数据融合下网约车司机严重违法风险预警研究

摘要

首先,选取司机特征、客观环境、时空条件及乘客特征,构建了网约车司机严重违法风险评价指标体系。然后,采用聚类分析法,将网约车司机划分为3类;利用核密度分析法,提取客观环境整体风险和实时风险;通过提出异常偏航距离比和异常停车时间比计算方法,提取时空条件;利用层次分析法,计算不同类型网约车司机的严重违法概率;利用贝叶斯定理融入乘客因素,提高计算结果的准确性。最后,依据网约车司机严重违法概率,构建了面向乘客、紧急联系人、平台和公安部门不同对象的网约车司机严重违法风险四级预警机制,有助于实现网约车司机严重违法风险预警。通过实例分析,验证了模型的有效性和可靠性。