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基于主成分分析法的城轨运营安全评价指标体系研究惠昌武;许得杰;巩亮;曾钰宁;钟苗苗【期刊名称】《都市快轨交通》【年(卷),期】2024(37)2【摘要】研究城轨运营事故的分布特征和致因机理,对保障运营安全、制定安全管控措施具有重要意义。
本文针对1970—2022年国内外425例城轨运营事故,对比分析运营事故的发生原因及时间分布特征。
基于致因机理并结合主成分分析法,构建城轨运营安全评价体系,提出基于博弈论的组合权重评价方法,并以1990—2022年我国274例运营事故数据为例,结合专家打分情况,从宏观角度分析我国城轨运营安全状况。
研究结果表明:引发运营事故的原因包括人员因素、设备因素和环境因素,其中国内和国外由设备原因导致的运营事故占比最高,分别为65%、56%,1月、3月、7月、8月和12月为事故频发月份,与客流高峰月份相同;组合赋权法既考虑客观统计数据中的信息量,又结合主观专家的经验积累,其评价结果与统计结果相差较小,证明评价方法的可行性。
【总页数】8页(P131-138)【作者】惠昌武;许得杰;巩亮;曾钰宁;钟苗苗【作者单位】兰州交通大学交通运输学院;高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室【正文语种】中文【中图分类】U298.5【相关文献】1.基于主成分分析法的区域创业环境评价指标体系研究2.基于主成分分析法的ERP 系统实施绩效评价指标体系研究3.吉林省城乡融合评价指标体系的构建与“一带一路”倡议的关系研究--基于主成分分析法与ARDL模型4.基于主成分分析—熵值法的绿色发展视角下城市物流绩效指标体系构建与评价研究5.基于主成分分析法的地铁运营关键绩效指标体系研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
道路交通安全评价综述摘要参照国内和国外关于交通安全评价方面的现状研究，结合已经研究和应用的安全评价方法，重点分析其使用范围和存在的弊端，在此基础上，结合了历史文献资料，提出了我国道路交通安全环境评价的现状及发展趋势。
关键词评价方法；道路交通安全；安全评价一般情况下，研究道路交通工程工作者通常将道路交通安全系统定义为一车一路一环境。
交通环境、道路以及人和车之间互相影响，但是它们也从不同角度以及不同的方面发挥出不同的效用。
[1]在环境、道路、车与行人共同塑造出的安全系统当中，可以把车看作为客体，人则是行为主体。
国内外的交通事故统计表明，有80%～90%的交通事故基本都是人为因素所致。
不仅如此，行车安全也直接受道路交通环境的影响，某些地区发生的重大交通事故就是因为车辆不能完全适应交通环境导致的。
所以说，在整个道路安全系统当中，交通安全占据的比重较大，同时，它也是一个值得人们重点关注的问题。
1 道路交通安全评价方法就目前来说，国内关于道路交通安全的评价方法有多种，例如：综合评价法、澳大利亚道路安全评价清单法、强度分析法、质量控制法相对事故率法、专家经验法和多元回归分析法等[2-5]。
这些方法都是根据不同的理论、不同的知识，或者是从多角度提出解决问题的思路和方法。
近年来，我国经济体制发展迅速，关于道路交通安全的发展和研究也渐渐步入人们的视野，在此知识领域当中，学者们又将充实新的方法与知识。
作者参考国内以及国外在道路交通安全评价这一问题的研究结果，将评价方法分为综合评价方法、基于速度评价、基于事故的评价和基于经验的评价等。
1.1 基于经验的评价1）基于道路交通安全指南的评价。
最早提出道路交通安全评价指南的国家为澳大利亚，许多国家都采用了澳大利亚提出道路交通安全评价指南的方法与格式。
我国也参照了澳大利亚道路交通安全评价指南的方法及思路，同时考虑了新疆地区道路的实际情况，建立起新疆道路交通安全评价指南，在我国，这种方法是解决目前道路交通安全问题最为有效的方法。
《系统工程》大作业姓名：崔敏饶培培廖广旺陈思路谢超李钦成学院：机械工程学院班级：12 工业 1 班指导老师：肖华秀老师城市道路交通问题分析——以武汉市为例摘要：本文首先介绍了城市道路交通拥挤堵塞的相关概念及相关研究成果，介绍了目前城市道路交通状况，指出城市道路交通面临的主要问题有交通事故频繁发生，道路容量严重不足、汽车增长速度过快、公共交通系统不完善、交通管理技术水平低下、城市道路交通发展缺乏整体的交通发展战略等，然后以武汉市为例，具体分析了武汉市道路交通现状以及道路交通问题产生的原因，运用统计软件minitab，STELLA等对武汉市车辆数据进行了主成分分析，最后根据武汉市的具体情况，给出解决城市道路交通拥挤问题的具体方法和策略。
关键词：城市交通，交通事故，交通拥挤，解决方案一．背景资料近年来，随着国民经济的快速增长，人流、物流、信息流以前所未有的密度涌向大中城市并向周边辐射，城市化进程明显加快，城市规模不断扩大，人口不断集中。
统计资料显示：超过百万人口的大城市数量从1978年的13个增加到2011年的42个，目前城市化水平已经达到50%。
此种状态在带动城市交通需求高速增长，机动车辆增加的同时，也促进城市道路负荷加重，交通事故、交通堵塞日益加剧。
交通拥堵使交通延误增大，行车速度降低、时间损失、燃料费用增加、排污量增大、城市环境恶化、诱发交通事故，直接影响人们的工作效率和身体健康。
当前，城市道路交通拥堵及交通事故的发生已经成为阻碍城市快速健康发展的焦点问题之一，其所造成的经济、安全和环境等重大损失已引起社会各方的广泛关注。
例如，武汉市城市主干道平均车速比十年前降低50%以上，市区38个交叉口中，严重阻塞的达到40%；为了缓解城市交通拥堵，武汉市政府对交通基础设施投资不断加大，但交通拥堵问题并没用得到明显缓解，城市交通需求与交通供给之间的矛盾日趋尖锐，道路交通拥堵现象越发严重。
二．改进方案的生成（一）交通事故分析及改进方案针对交通事故的特点，探讨AHP-SWOT方法在道路交通拥堵评价中的具体应用。
交通网络规划的综合评估方法交通网络规划是城市发展中至关重要的一环。
一个高效、便捷的交通网络能够促进经济发展、提升居民生活质量，因此如何进行交通网络规划的综合评估成为了一个重要问题。
本文将探讨交通网络规划的综合评估方法，以帮助决策者更好地进行规划和决策。
一、综合评估的背景和意义交通网络规划的综合评估是指对交通网络规划方案进行全面、系统的评估和比较，以确定最优方案。
综合评估的背景是城市交通需求的不断增长和变化，传统的规划方法已经无法满足实际需求。
综合评估的意义在于能够提供科学、客观的决策依据，避免主观偏见和盲目决策。
二、综合评估的指标体系综合评估的指标体系是评估的基础，它应该包括交通网络的各个方面，如交通流量、出行时间、交通安全、环境影响等。
在确定指标体系时，应该充分考虑各个指标的重要性和可操作性，并根据实际情况进行权衡和调整。
1. 交通流量指标交通流量是交通网络规划的核心指标之一，它反映了道路的通行能力和拥堵情况。
常用的交通流量指标包括交通量、交通速度、交通密度等。
交通流量指标的评估可以通过交通调查和模拟仿真等方法进行。
2. 出行时间指标出行时间是衡量交通网络效率的重要指标，它包括交通拥堵时的出行时间和非拥堵时的出行时间。
评估出行时间指标可以使用交通模型和出行调查数据进行，例如通过GPS数据分析交通状况。
3. 交通安全指标交通安全是交通网络规划的重要考虑因素之一，评估交通安全指标可以通过事故数据和交通违法行为数据进行。
常用的交通安全指标包括事故率、死亡率、伤亡率等。
4. 环境影响指标交通网络规划对环境的影响也是需要考虑的因素之一，评估环境影响指标可以通过环境评估和模拟仿真等方法进行。
常用的环境影响指标包括噪音、空气污染、土地利用等。
三、综合评估的方法综合评估的方法应该是科学、系统的，能够综合考虑各个指标之间的相互关系和权衡。
以下是几种常用的综合评估方法：1. 层次分析法层次分析法是一种常用的决策分析方法，它通过将问题分解为多个层次和准则，然后进行权重分配和比较，最终确定最优方案。
道路交通安全评价综述作者：王史记董岩岩来源：《西部交通科技》2022年第05期摘要：文章综述了国内外道路交通安全评价指标与研究方法，并对我国当前的道路交通安全评价体系进行总结和展望。
关键词：道路交通;安全评价;评价指标;评价方法中图分类号：U491.1+22-A-53-168-20 引言交通在人民生活中扮演着重要的角色，而降低频发的交通事故是世界各国重点关注研究的课题。
道路交通安全评价是道路交通管理的基础，在预防交通事故的过程中发挥了重要的评定作用。
道路交通安全评价从行业规范符合性、事故分析、安全审核等方面阐述安全评价的技术和应用，以使用者安全为中心，针对道路项目建设及运营的全周期可能存在的危险以及可能产生的隐患进行综合评价和预测，并且提出相应的安全对策措施，从而达到“人-车-路”系统安全的目的。
1 道路交通安全评价指标1.1 国外评价指标现状道路交通安全评价主要体现在道路建设的前期规划、勘察设计、施工、后期运营的过程中，其作为防控交通安全事故的重要手段，逐渐被各国所重视。
英国在1980年首先开始对道路安全评价工作进行研究，同时，新西兰、加拿大在20世纪90年代中后期也开始研究制定并使用了交通安全评价制度。
南非、西班牙、马来西亚、法国、德国、俄罗斯等国家也陆续对这项工作进行了研究。
研究表明，交通安全事故在道路安全评价制度的管制下可得到有效防控，采取道路安全评价制度也可以减少交通事故频率，并将事故程度降至最低，同时也有效地降低道路建设后期的运营管理投资费用，其投资回报约为35倍。
国外常用的道路交通安全评价指标（见图1）主要分为两大类：事故率指标及安全管理水平指标。
1.2 国内评价指标现状陈君毅等[1]以“现代化指数”为核心，针对道路交通安全评价提出了有创造性的数据化化评价指标。
“现代化指数”既可以体现国家、区域的道路交通安全现代化程度，同时也可以显现区域现代化程度的变化对交通安全的影响程度，这也为国与国、区域间道路交通现代化水平提供了量化的比选依据。
基于主成分分析算法的交通流研究摘要：结合城市交通流特性，该文提出采用主成份分析法，研究不同类型车流之间的相关性和其对整体交通流的影响。
研究结果表明：通过选取适当的分类标准，分析主成分投影下的各类车流之间的相关性，能够为城市交通控制和诱导提供有效的决策信息。
关键词：主成分分析法；城市交通流；车流相关性中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）05-1117-031 概述在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量，人们希望用极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的，这就是主成分分析法（principal component analysis，pca）方法的本质[1-3]。
由于pca的方法简单，而且无参数限制，其应用极其广泛，从化学，天文，经济统计到计算机应用等领域[4-6]。
在城市交通研究方面，张毅等根据城市交通流量的特点，提出采用主成分分析法分析城市交通路口的相关性以及改进交通数据压缩等方面应用[7-9]。
此外，研究表明交通流个体之间的相互作用影响道路的通行状况[10-12]。
同时，根据公安部的机动车号牌管理标准[13]，不同类型的车牌代表了不同类型的机动车。
例如车牌为wj或军车类型的车辆，由于其执行任务的需要，其驾驶行为也与普通车辆不同。
因此，该文以国内某特大城市的实测交通流量数据为实验对象，结合城市交通流特性，提出采用主成份分析法研究不同类型车流之间的相关性。
根据车牌类型包含的车辆内在信息为车流划分标准，讨论不同类型车流对整体交通流量的影响。
2 主成份分析算法在使用pca进行多元变量的相关性分析过程中，通常包含数据的规一化处理、相关系数矩阵的建立、主成分的计算和主成分的提取等处理过程，其具体计算过程如下：1）定义成分变量设[x1，x2，...，xp]为某实际问题所涉及的 p个随机变量。
记[x=（x1，x2，...，xp）t]，其协方差矩阵为：[s=（sij）p×p=e[（x-e（x））（x-e（x））t] ] （1）2）规一化处理变量在实际问题中，为了克服在单位上的不一致和数量级上的差别，同时也为了计算上方便，对数据进行规一化处理：[x*i=xi-μiσii ， i=1，2，...，p ] （2）3）计算主成分第k个主成分的贡献率[αk]和前m个主成分累计贡献率[?]分别如下表示：[αk=λki=1pλi] （3）[?=αm=i=1mλii=1pλi] （4）其中[?]表明前m个主成分表明包含了全部测量指标所具有信息的百分率。
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００７，４３（３６）１引言随着我国城市的飞速发展，我国的道路交通事业也在迅速发展。
道路交通系统中人、车、路（环境）矛盾日益加剧，导致频繁发生道路交通事故，人们所面对的道路交通安全问题越来越突出，尽管国内外对于道路交通安全问题还没有给予特别高的重视，但道路交通事故的增长趋势逐渐使道路交通问题成为世界上许多国家共同关心的社会问题，为此利用数学模型的方法在信息不太完善的情况下建立模型对道路交通安全进行评价，为交通部门提出解决实际问题的有利建议。
２主成分分析的原理主成分分析法是通过恰当的数学变换，使新变量主成分成为原变量的线性组合，并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。
主成分在变差信息量中的比例越大，它在综合评价中的作用就越大。
以两个指标来衡量ｎ个样本的简单情况为例。
ｎ个样本之间的变量信息用离差平方和表示，则综合评价时的总变差为：ｎｉ＝１!（ｘｉ１－ｘ１）２＋ｎｉ＝１!（ｘｉ２－ｘ２）２。
如果ｎｉ＝１!（ｘｉ１－ｘ１）２与ｎｉ＝１!（ｘｉ２－ｘ２）２两个数值差不多，说明两个指标在变差总信息量中比重相当，综合评价时两个指标都要保留，如果二者比例为４：１的关系则说明第１个指标反映的信息量很大，占到８０％，综合评价时仅用第１个就可以了，第２个可以舍弃。
数学上已证明，实施变换前后的总方差（与离差平方和一样说明变差信息量）是相等的，这说明原指标代表的变差信息已由主成分来表示。
数学上还证明，相关矩阵Ｒ的特征根!ｇ即是主成分分析中第ｇ个主成分的方差，!ｇ对应的特征向量Ｌｇ即是第ｇ个主成分Ｆｇ中各指标变量的系数。
在主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列的，这说明第一主成分代表的变差信息量最多，其余依次次之。
由此在分析实际问题时，可只取前ｋ个主成分来代表原变量的变差信息，以减少工作量。
用主成分分析法确定权数有以下优点：（１）可消除评价指标之间的相关影响。
因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。
（２）可减少指标选择的工作量对于其它评价方法，由于难以消除评价指标间的相关影响，选择指标时要花费不少精力，主成分分析法在城市道路交通安全评价中的应用张文峰，史忠科ＺＨＡＮＧＷｅｎ－ｆｅｎｇ，ＳＨＩＺｈｏｎｇ－ｋｅ西北工业大学自动化学院，西安７１００７２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７２，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｚｈｗｆ９９９＠１６３．ｃｏｍＺＨＡＮＧＷｅｎ－ｆｅｎｇ，ＳＨＩＺｈｏｎｇ－ｋｅ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｉｔｙｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（３６）：２４６－２４８．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｃｉｔｙｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙｉｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｓｕｂｊｅｃｔ．Ｉｔｉｓｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｉｔｙｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙａｎｄｍａｋｅｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｗｏｒｋｓｍｏｏｔｈｌｙ．Ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ），ｓｅｖｅｒａｌｍａｉｎｓａｆｅｔｙｉｎｄｅｘｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓａｆｅｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｓｅｖｅｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｏａｄｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｂｉｇｇｅｒｔｈｅｖａｌｕｅｉｓ，ｔｈｅｍｏｒｅｄａｎｇｅｒｏｕｓｔｈｅｒｏａｄｉｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｒｅｓｕｌｔｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ｉｎｗｈｉｃｈｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＦｕｚｚｙＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｖａｌｉｄａｔｅｓｔｈｅＰＣＡｉｓｉｎａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｔｒａｎｓ－ｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｉｎａｃｉｔｙａｒｅａ，ａｎｄｔｈｅＰＣＡｏｗｎｓｉｔｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｉｎｓｏｍｅｓｐｅｃｉａｌｏｃｃａｓｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｉｔｙｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃ；ｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙ；ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ摘要：城市道路交通安全评价是一个综合性的课题，是改善道路交通安全、实现城市交通安全快捷不可或缺的部分。
利用主成分分析的方法，选定几个评价其安全的主要指标，利用数学软件计算得出不同的几条路面的综合安全系数，得分越大表明危险系数越高；然后将所得结果与已有的参考文献中利用模糊综合评价法得出的结果比较，得出主成分法是可行的，而且能利用到实际的测评中来衡量某个城市区域交通规划的合理性，并在一些特定场合有其特有的优越性。
关键词：城市道路交通；交通安全；主成分分析文章编号：１００２－８３３１（２００７）３６－０２４６－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．６０１３４０１０）；广东省科技公关计划（ｔｈｅＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇ（Ｐｒｏｖｉｎｃｅ），ＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．２００６Ｂ１４９０１００５）。
作者简介：张文峰（１９６８－），男，博士生，主研方向为交通监控与系统规划；史忠科（１９５６－），男，博士，教授，博导。
２４６２００７，４３（３６）而主成分分析由于可以消除这种相关影响，在指标选择上相对容易些。
（３）主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的。
在分析问题时，可以舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从而减少了计算工作量。
３主成分分析法的算法步骤（１）原始指标数据的标准化设有ｎ个样本，ｐ项指标，可得数据矩阵Ｘ＝（Ｘｉｊ）ｎ×ｐ，ｉ＝１，２，…，ｎ表示ｎ个样本，ｊ＝１，２，…，ｐ表示ｐ个指标，ｘｉｊ表示第ｉ个样本的第ｊ项指标值。
用Ｚ－ｓｃｏｒｅ法对数据进行标准化变换：Ｚｉｊ＝ｘｉｊ－ｘ!ｊＳｊ式中ｘｊ＝ｎｉ＝１"ｘｉｊｎ，Ｓｊ２＝ｎｉ＝１"（ｘｉｊ－ｘ!ｊ）２ｎ－１，ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｐ。
（２）求指标数据的相关矩阵Ｒ＝（ｒｊｋ）ｐ×ｐ，ｊ＝１，２，…，ｐ，ｋ＝１，２，…，ｐ。
ｒｊｋ为指标ｊ与指标ｋ的相关系数。
ｒｊｋ＝１ｎ－１ｎｉ＝１"［（ｘｉｊ－ｘｊ）２Ｓｊ］［（ｘｉｋ－ｘｋ）２Ｓｋ］，即ｒｊｋ＝１ｎ－１ｎｉ＝１"ＺｉｊＺｉｋ，有ｒｉｊ＝１，ｒｊｋ＝ｒｋｊ；ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｐ；ｋ＝１，２，…，ｐ。
（３）求相关矩阵Ｒ的特征根特征向量，确定主成分由特征方程式｜!Ｅ－Ｒ｜＝０，可求得ｐ个特征根!ｇ（ｇ＝１，２，…，ｐ），!ｇ将其按大小顺序排列为!１≥!２≥…≥!ｐ≥０，它是主成分的方差，它的大小描述了各个主成分在描述被评价对象上所起作用的大小。
由特征方程式，每一个特征根对应一个特征向量Ｌｇ（Ｌｇ＝ｌｇ１，ｌｇ２，…，ｌｇｐ），ｇ＝１，２，…，ｐ，将标准化后的指标变量转换为主成分：Ｆｇ＝ｌｇ１Ｚ１＋ｌｇ２Ｚ２＋，…，＋ｌｇｐＺｐ（ｇ＝１，２，…，ｐ）Ｆ１称为第一主成分，Ｆ２称为第二主成分，…，Ｆｐ称为第ｐ主成分。
（４）求方差贡献率，确定主成分个数一般主成分个数等于原始指标个数，如果原始指标个数较多，进行综合评价时就比较麻烦。
主成分分析法就是选取尽量少的ｋ个主成分（ｋ＜ｐ）来进行综合评价，同时还要使损失的信息量尽可能少。
ｋ值由方差贡献率ｋｇ＝１%!ｇｋｇ＝１"!ｇ≥０．８５决定。
（５）对ｋ个主成分进行综合评价先求每一个主成分的线性加权值Ｆｇ＝ｌｇ１Ｚ１＋ｌｇ２Ｚ２＋，…，＋ｌｇｐＺｐ，ｇ＝１，２，…，ｋ，再对ｋ个主成分进行加权求和，即得最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率：!ｇｐｇ＝１"!ｇ，最终评价值Ｆ＝ｋｇ＝１"（!ｇｐｇ＝１"!ｇ）Ｆｇ。
４交通模型指标确定在本模型中利用以上的主成分分析方法进行评价，根据高等级公路交通事故的特点，从系统工程的角度出发，本着科学性、可行性、系统性和可比性的原则来确定适用的评价指标，做到既统筹兼顾、又重点突出。
其指标如下：（１）亿车公里死亡率：Ｒ１＝（ＳＴ）＊１０９，Ｓ是该路段的死亡人数，Ｔ是车公里数。
在描述交通安全水平的众多指标中，亿车公里死亡率是经常使用并被公认为最具说服力的。
虽然我国没有车公里数的统计，借以推算车公里的燃油销售量的统计也不完全，但对于具体路段而言，车公里可以用统计时间段内该路段的交通量乘以该路段的长度来代替。
（２）事故严重性指数：Ｒ２＝ＭＮ，Ｍ是死亡人数，Ｎ是受伤人数。
事故严重性指数目前没有统一的定义，通常计算事故严重性指数的方法是以死亡人数除以受伤人数，该指数值越低，事故严重性越低；也可用死亡人数除以事故次数。
（３）万车当量总事故率：Ｒ３＝（Ｍ＋Ｎ）＊!（（Ｍ＋Ｎ）＊!＋Ｘ）＊１０４，Ｘ是事故次数，!是规定的权值。
当量总事故次数是将死亡人数和受伤人数按一定的权值转化为当量事故次数后，与事故次数相加的计算结果。
（４）万人事故率：Ｒ＝（ＤＰ）＊１０４，其中Ｒ是１万人中交通事故率，Ｄ是一段时间内该路段发生的交通事故，Ｐ是一段时间内该路段总的人口流量。
（５）路面状况指数：以单位公里内有无路面的破坏的程度、管理条件、塞车延误、岔口设置合理与否等指标来判断该段路面状况的好坏，综合得出路面的状况指数。
５主成分分析法交通模型（１）选ｍ条路段，ｎ个交通安全评价指标，构成原始数据矩阵Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｍ），Ｘ是ｍ×ｎ维矩阵。
（２）将趋同化处理后的原始影响安全的指标数据进行标准化处理，计算处理后的矩阵Ｒ。
（３）计算矩阵Ｒ的特征值以及特征向量。
（４）选择Ｐ个主成分，使得Ｐ个主成分的方差之和占全部方差的比例超过０．８５。
（５）构造安全综合评价函数。
以每个主成分Ｙｉ的方差贡献率Ａｉ为权重构造安全综合评价函数Ｆ＝Ａ１×Ｙ１＋Ａ２×Ｙ２＋，…，＋Ａｐ×Ｙｐ，其中Ａｉ为第ｉ个主成分所对应的方差在总方差中所占的比重。
