随着物联网的飞速发展,交通领域对物联网的应用也在逐步增多。城市公共交通工具的使用产生了大量的公交事故,并且也对人员产生了伤害。如何避免公交事故的发生成为人们关注的焦点。物联网的发展和应用可以使公交公司得到大量的实时数据,并且可以对收集到的相关数据进行整理、分析,以此来加强公交公司的管理,达到减少公交事故发生的目的。本文分析了影响公交事故的各种因素、人员受伤的部位和受伤的程度,并且根据这些属性得到在不同的影响因素下人员会受到的伤害,显然,如果仅仅查看资料是无法得到它们之间的关系的,所以,就需要数据挖掘技术来找出这些属性之间的关联关系。本文算法以关联规则算法为基础,首先对物联网技术与数据挖掘相关理论、国内外研究学者关于数据挖掘技术在交通事故中的应用进行了总结。其次,由于所得到的数据存在噪声、缺省值等不足,所以需要对数据进行预处理操作,包括数据清理、数据集成、数据规约等。在此之后将数据统一编码成数字的形式。然后,由于造成公交事故的原因分为多种,并且希望得到的结论是原因到结果的一种形式,所以运用了基于数据立方体的多维关联规则算法,通过对得出的规则进行解释和分析,得出了一些意见和建议,为以后公交的管理提供参考。最后,将基于Apriori算法的多维关联规则算法和改进的算法进行了比较分析,得出新算法的速度更快、粒度更细。