基于时空数据挖掘的城市交通分析研究

基于时空数据挖掘的城市交通分析研究
第一章绪论
随着城市人口的不断增加和城市化进程的不断深入，城市交通
问题日益成为制约城市发展的重要因素。

为深入研究城市交通现
状及其规律，以为城市交通规划和决策提供科学依据，研究利用
大数据技术进行城市交通分析逐渐成为学术界和业界关注的热点
问题。

时空数据挖掘作为大数据技术的重要组成部分，能够有效
地分析城市交通的时空特征，探究其规律，为城市交通规划提供
科学参考意见。

因此，本文基于时空数据挖掘的方法对城市交通
进行分析，旨在为城市交通规划和决策提供较为科学的参考依据。

第二章城市交通数据的获取及处理
城市交通数据获取是进行城市交通分析的基础，本研究的城市
交通数据主要来源是交通部门的交通运行监测数据库和智能交通
系统的实时数据。

而城市交通大数据的采集和处理也是城市交通
数据的获取和处理的重要手段。

本文采用了Hadoop平台进行城市
交通数据的分布式存储和处理，并且处理数据的粒度从默认的微
观数据进行聚合，提高了计算效率和数据处理能力。

第三章基于时空数据挖掘的城市交通分析
3.1 基于时空数据挖掘的交通流量预测
城市交通流量对于城市交通规划和决策至关重要，能够合理预测交通流量可以极大地提高交通的运行效率。

本文在数据分析的基础上采用了时间序列分析的方法进行城市交通流量预测，进一步对城市交通流量进行预测分析和可视化处理，为城市交通规划和决策提供科学参考依据。

3.2 基于时空数据挖掘的交通拥堵识别与分析
城市交通拥堵是影响城市交通运行效率的重要因素，本文基于时空数据挖掘方法进行交通拥堵的识别和分析。

通过对数据进行分析，在交通拥堵区域的交叉口安放传感设备，采集车辆通过的时间和速度，并结合其他数据一起进行分析。

具体方法包括交叉口拥堵指数计算、交叉口拥堵区域标定，以及交叉口拥堵区域的热力图分析等，提供科学依据为城市交通规划和改善提供指导。

第四章建立基于时空数据挖掘的城市交通规划与优化模型
基于前期的分析和调研，本文建立了基于时空数据挖掘的城市交通规划与优化模型。

该模型将交通拥堵指数、交通流量及其预测值、交通模式分配等因素作为输入，以交通拥堵程度、交通流量、交通模式等输出结果，为城市交通规划和优化提供指导。

第五章结论
本文基于时空数据挖掘的方法对城市交通进行分析，深入探讨城市交通拥堵、交通流量预测等问题，并建立了基于时空数据挖
掘的城市交通规划与优化模型。

研究结果表明，时空数据挖掘方法可以有效地分析城市交通的时空特征和规律，提高城市交通分析和处理的精准度和效率。

同时，本研究的城市交通规划与优化模型为城市交通规划和决策提供了科学依据，对于城市交通建设和发展具有一定的理论与实践意义。