聚类分析算法在交通控制中的应用
智能交通系统的数据挖掘与分析
智能交通系统的数据挖掘与分析智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一种基于先进的通信、计算和控制技术的交通管理系统。
随着技术的快速发展，越来越多的交通数据被收集和储存，为了更好地理解和利用这些数据，数据挖掘与分析在智能交通系统中发挥着重要的作用。
本文将讨论智能交通系统的数据挖掘和分析相关的技术和方法。
1. 数据收集与预处理在智能交通系统中，数据的收集是第一步。
各种传感器和监控设备可以收集到交通流量、速度、车辆位置等大量数据。
这些数据在应用前需要进行预处理，包括数据清洗、去噪和数据转换等工作，以确保数据的准确性和有效性。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术是智能交通系统中的一项关键技术，通过从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为交通系统的优化和决策提供支持。
在智能交通系统中，常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
2.1 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象划分到同一组别中的过程。
在智能交通系统中，聚类分析可以用来识别不同的交通模式和行为，如高峰期、拥堵路段等。
通过对聚类结果的分析，可以为交通管理部门提供决策参考。
2.2 分类分析分类分析是将数据对象划分到已知类别中的过程。
在智能交通系统中，分类分析可以用来预测交通流量、预测交通事故等。
通过对历史数据的学习，分类模型可以为交通系统的管理和规划提供决策支持。
2.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据集中的频繁项集和关联规则的过程。
在智能交通系统中，关联规则挖掘可以用来发现交通事故发生的相关因素和规律。
通过对关联规则的分析，可以为交通事故的预测和预防提供指导。
2.4 时间序列分析时间序列分析是对时间排序的数据进行分析和预测的过程。
在智能交通系统中，时间序列分析可以用来预测未来的交通流量、拥堵情况等。
通过对历史数据的分析，时间序列模型可以帮助交通管理部门做出相应的调度和优化措施。
空间聚类算法
空间聚类算法随着大数据和人工智能技术的快速发展，空间聚类算法在数据挖掘领域中变得越来越重要。
它主要是针对空间数据进行分析和挖掘，以便在不同空间区域中找到相似性较高的数据点。
一、空间聚类算法的基本概念在了解空间聚类算法之前，我们首先需要了解一些基本概念。
空间数据是指在空间范围内分布的数据点，例如地理位置数据、气象数据等等。
空间聚类是指将空间数据中相似性较高的数据点聚集在一起，形成一个群体。
聚类之后，我们可以根据这些群体来对空间数据进行分类、分析和应用。
二、空间聚类算法的分类目前，空间聚类算法主要分为两类：基于层次聚类和基于划分聚类。
2.1 基于层次聚类基于层次聚类的思路是将空间数据看作一棵树，从而形成一个层次结构。
通过不断地将相似性最高的数据点合并，直到所有数据点都被聚类在一个类别中。
这种算法的优点是可以自动选择聚类的数目，缺点是计算量较大。
2.2 基于划分聚类基于划分聚类的思路是将空间数据划分为若干个区域，然后将相似性较高的数据点聚集在一起形成一个群体。
与基于层次聚类不同，这种算法需要指定聚类的数目，但计算量较小，因此在空间数据分析中被广泛应用。
三、空间聚类算法的常用方法目前，常用的空间聚类算法有：KMeans算法、DBSCAN算法、OPTICS算法等等。
3.1 KMeans算法KMeans是一种基于划分聚类的算法，它将数据点划分到K个类别当中，使得每个类别的内部方差最小化。
该算法需要指定聚类的数目K，并且对于每个数据点，只能被划分到一个类别中。
3.2 DBSCAN算法DBSCAN是一种基于密度聚类的算法，它可以自动检测出数据中的离群点，并将相似性较高的数据点聚集在一起形成一个群体。
该算法可以处理任意形状的聚类，并且不需要指定聚类的数目。
3.3 OPTICS算法OPTICS是一种基于密度聚类的改进算法，它与DBSCAN一样可以自动检测出离群点并从密度高的区域向密度低的区域进行聚集，同时还能够抑制噪音的影响。
基于Kmeans聚类的交通拥堵预测系统
Traffic Congestion Prediction System Based on K-means Clustering
Ye Qiushi
Key words: big data; machine learning; traffic signal timing optimization model; dynamic allocation
1 研究背景及意义
根据单片机传输数据进行交通预测。
目前不少城市交通运量年年增长，但运输速度普遍下降， 这都源于交通通行不佳 [1]。堵车现象的产生很大一部分是由于 道路过于狭窄，车辆持有率逐年上涨，交通信号灯时间分配不 准确，车辆在不同路段差距过大也是造成堵车现象的重要原因。
为取得较准确的车流密度，取观测车流密度的时间周期 为 60 s。选取兰州市长新路与安宁东路交叉口路段（十字路口） 进行分析，各方向车流量情况如图 1 所示。
4.1 K-means
K-means 算法是使用最广泛的基于划分的聚类算法，把 n 个对象分为 k 个簇，使簇内具有较高的相似度。计算每个 对象到聚类中心的距离时，选择欧式距离进行计算：
相位的设定通常需要依据交通流的历史数据和现阶段道路情 况。相位和相序的设计合理与否直接关系交叉路口交通信号 灯配时优化的效果 [3]。 3.3.2 时间参数
软件开发与应用
信息与电脑 China Computer & Communication
2019 年第 6 期
基于 K-means 聚类的交通拥堵预测系统
叶秋时 （西北师范大学 数学与统计学院，甘肃 兰州 730070）
智能算法在交通事故分析上的应用
智能算法在交通事故分析上的应用【关键词】智能算法；事故信息；聚类分析；关联分析1.智能算法在交通事故分析上的应用目前人们广泛采用的智能计算方法主要有统计方法）、器学习方法、面向数据库的方法、聚类分析方法、人工神经网络方法、遗传算法、近似推理和不确定性推理方法、基于证据理论和元模式的方法、现代数学分析方法、粗糙集或模糊集方法、集成方法、关联规则算法、决策树方法等。
发展智能交通的最终目标就是通过对各类的交通信息、数据进行分析，对交通系统的控制方案和策略予以优化，通过调整各类交通参与者的行为以及道路交通设施设备的建设、改善，从而实现交通系统的优化及高效运行的目的。
因此，分析交通信息、制定控制策略是整个系统的关键。
本文在总结和借鉴大量学者研究的基础上，介绍两种基于数据挖掘理论的智能算法dbscan及apriori，分别用于交通事故黑点的排查及事故关联因素的分析。
2.基于密度的聚类分析算法dbscan2.1算法应用的数据类型与数据结构数据挖掘不能直接把任何数据进行计算，要事先对数据进行预处理，构成算法能够应用的数据类型，然后输入到算法中的数据结构中去。
基于内存的聚类算法通常都采用以下两种数据结构[1]。
2.1.1数据矩阵数据矩阵是一个对象-结构。
它是由n个对象组成，如：人；这些对象是利用p个属性来进行描述的，如：年龄、高度、体重等。
数据矩阵的表达方式为n×p的矩阵。
2.1.2差异矩阵差异矩阵是一个对象-对象结构。
n个对象彼此之间的差异将存放于该矩阵中，采用n×n矩阵来表示。
由交警部门提供的交通事故数据经过整理后存放到数据矩阵中去保存。
如：一个交通事故点可以占用一行，而它的每一个属性可以占用这一行的每一个列元素。
对于差异矩阵，可以反映每两个事故数据的差异，它可以是两个事故发生地点的距离，也可以是两个事故发生情况的相似度倒数，还可以是两个事故发生的时间差。
总之，它可以灵活的反映事故之间的差异。
轨迹聚类算法及其应用
轨迹聚类算法及其应用作者：曹鑫磊冯锋来源：《电脑知识与技术》2018年第29期摘要：为了提高交通工具的利用率，通过获取轨迹数据使移动点对象轨迹聚类分析在保证反映其相互之间正确的空间关系、时态关系、运动关系的基础上，提出合理有效的相似性度量公式的结果。
欧氏距离与设定的阈值a用于判定两点之间是否处于同一位置，转换为计算轨迹最长公共子序列问题求得相似度并作为最大生成树聚类的权值。
经过轨迹聚类分析，得到聚类结果。
关键词：轨迹；最大生成树聚类；相似性度量；轨迹聚类分析中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）29-0009-03Abstract： In order to improve the utilization rate of vehicles， the trajectory data is obtained to make the moving point object trajectory clustering analysis to propose a reasonable and effective similarity metric formula on the basis of ensuring the correct spatial relationship， temporal relationship and motion relationship. the result of. The Euclidean distance and the set threshold a are used to determine whether the two points are in the same position， and are converted to the longest common subsequence of the calculated trajectory to obtain the similarity and as the weight of the maximum spanning tree cluster. After trajectory clustering analysis， the clustering results are obtained.Key words： Trajectory；maximum spanning tree clustering；similarity measure；trajectory clustering analysis近年来，交通拥堵的问题越来越严重，合理的引导民众选择合理的交通出行方式已经成为政府部门的责任。
基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用
１ 交通 流 状态 聚 类分 析 的 数 学 描 述
设 交通 流状 态共 有 ｎ个样 本 （ ｎ种 不 同 的交 通 流状态 ） ｘ＝｛ ， ，… ， ｝ 待 聚类 对 象 的全体 ， ， 。 是
中 的每个状 态 （ ＝Ｉ２ … ， ） ｓ 参数 值来 描 述 ， 个参 数值 刻 画交 通流 的某 个 特征 ， ｋ ，， ｎ 用 个 每 于是 ， 对 应 向量 Ｐ（ ）：（ 也， ， ） 其 中 茸 ＿ ， … ，） … ， （ ＝１２， ｓ 是 第 个 特征 的赋 值 ， ） 为 的模 式 『 Ｐ（ 称 矢 量． 聚类就 是分 析 中 ｎ个 样 本所 对 应 的模 式 矢 量 间的 相 似性 ． 把 。 ， ， 划 分 为 ｃ ， ， ， ， … 类 。
交 通流 状态模 糊 聚类是 交 通模糊 控 制 中需要 首 先解 决 的基 本 问题 ． 现有 的 交 通模 糊 控 制 算 法 中 都 是根
据 经验 人为地 确定 模糊 聚类 的边 界值 ， 得 交通 流状 态 的模糊 化带 有很 大 的 主观性 ， 而影 响 交通模 糊 使 进
控 制 的效果 ． 了对交 通 流状 态进 行 科 学 的 模 糊 聚类 ， 本 研 究 中 ， 出 了一 种 基 于 ＭＦ Ｍ（ ｏ ｉｅ 为 在 提 Ｃ Ｍ ｄｆ ｄ ｉ ｆｚ ． ｅｎ ） ｕｚ Ｃ ｍ ａ ｓ 算法 ¨ 的分级 递减 聚类 （ ｉｒｒｈｃｌ ｕ ｔ ｃ ｖ ｌ ｔｒ ｇ Ｈ Ｃ） ｙ ｈｅａｃ ｉ ｂｒ ｔ ｅｃ ｓ ｉ ， Ｓ 算法 ， 用 ＭＦ Ｍ 算 法 寻 ａ ｓ ａ ｉ ｕ ｅｎ 利 Ｃ
…
，
作 为模糊 控制 算法 的输 入．
２ ＭＦ ＣＭ 聚 类 算 法
改进 的模糊 ｃ一均值 聚类 （ Ｆ Ｍ）算 法是 近 年 提 出的 有效 聚 类方 法 ． ＭＣ 由于 没 有对 隶 属 度 进行 归 一 化 ， Ｃ 与 Ｆ Ｍ（ ｕｚ － ａ ｓ 相 比 ， 服 了数 据 野 值 （ 据 的异 常 值 ） 聚类 收 敛 性 的影 响 ， 最 ＭＦ Ｍ Ｃ Ｆ ｚｙＣ ｍｅｎ ） 克 数 对 使 终聚类 结果 对 预先确 定 的聚 类 数 目不 太 敏感 ， 得 的各 个 聚 类 中 心都 能 接 近实 际 的类 中心 ． ＭＦ Ｍ 获 但 Ｃ 和 Ｆ Ｍ 算 法 一样 ， Ｃ 需要 给定 类别 数 的初始 值 ． Ｃ 算 法为 ： ＭＦ Ｍ
数学建模在交通管理中的应用有哪些
数学建模在交通管理中的应用有哪些交通管理是一个复杂的系统工程，涉及到道路规划、车辆流量控制、交通信号优化等多个方面。
数学建模作为一种有效的工具，为解决交通管理中的问题提供了科学的方法和决策依据。
接下来，让我们一起探讨数学建模在交通管理中的具体应用。
一、交通流量预测准确预测交通流量对于交通管理至关重要。
通过建立数学模型，可以分析历史交通数据、考虑天气、节假日、特殊事件等因素对交通流量的影响，从而预测未来某一时间段内道路上的车辆数量。
常见的数学模型有时间序列模型、回归分析模型和神经网络模型等。
时间序列模型如自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型，通过对历史流量数据的分析，找出其内在的时间规律，从而进行预测。
回归分析模型则将交通流量与相关的影响因素（如日期、时间、天气等）建立线性或非线性的关系，以预测未来流量。
神经网络模型具有强大的学习和泛化能力，能够处理复杂的非线性关系，对交通流量进行较为准确的预测。
二、交通信号优化交通信号灯的设置直接影响着道路的通行效率。
数学建模可以帮助优化信号灯的配时方案，减少车辆等待时间和拥堵。
例如，通过建立排队论模型，可以计算出在不同信号灯周期下车辆的排队长度和等待时间，从而找到最优的信号灯周期和绿信比。
另外，利用图论和线性规划方法，可以对多个路口的信号灯进行协同控制，实现区域交通的整体优化。
例如，通过建立交通网络模型，将道路交叉口视为节点，道路路段视为边，根据交通流量和道路容量等约束条件，求解最优的信号灯控制策略，使整个交通网络的运行效率最大化。
三、道路规划与设计在城市发展过程中，合理的道路规划和设计是缓解交通拥堵的重要手段。
数学建模可以帮助评估不同道路规划方案的效果，为决策提供依据。
例如，利用交通仿真模型，可以模拟车辆在不同道路布局下的行驶情况，包括车辆速度、流量分布、拥堵状况等。
通过对比不同规划方案的仿真结果，可以选择最优的道路规划方案。
聚类分析的遗传算法在应急调度中的应用
应 急 调 度 问题 。 通 过 聚 类 分 析 的启 发 式算 法 ， 多站 点 Ｖ Ｐ 问题 转换 为单 一 站 点 的 Ｖ Ｐ问 题 ， 针 对 单 一 站 点 进 行 遗 传 算 法 的编 将 Ｒ Ｒ 再 码 以及 选 择 算 子 的选 取 ， 而 得 到 最 终 近 似 优 化 解 。 最 后 通 过 实 例 计算 证 明 了该 方 法 解 决 Ｍ Ｖ Ｐ 问 题 的 实 用 可 行 性 和 科 学 有 从 Ｄ Ｒ
ｐｏｖ ｄ ｔ ｏ ｈ ｔ ｅ ｃ ｌｕ ａｉｎ ｏ ｅ ｊｉ ｔ ｃ ． ｒ ｅ ｈｒｕｇ ｈ ａｃ ｌ ｔｏ ｎ ａ ｒａ ｎｓａｎ ｅ
Ｋ ｙ ｒｓ ｅ ｗｏ ｄ
Ｅ ｅｇ ｎ ｙｌ ｉ ｉｓ Ｍｕ ｉ ｅ ｏ ｖ ｈｃ ｕｉｇｐｏ ｌｍ （ Ｖ Ｐ Ｃ ｕ ｔ ｎ ｎ ｌｓ Ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ ｍ ｒｅ ｃ ｇｓ ｃ ｏ ｔ ｈ— ｐ ｔ ｅ ｉｌ ｒ ｔ ｒｂｅ ＭＤ Ｒ ） ｌ ｅ ｇａ ａ．ｉ ｄ ｅｏ ｎ ｓｒ ｉ ｙ ｓ ｅ ｅ ｃ ａ ｒｈ ｉ ｇｉ
第２ ８巷 第 ３期
２１ ０ ３ 月 １年
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｅ ｐ ｉ ａｉ ｎ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖｏ ． ． １２８ Ｎｏ ３
Ｍ ａ ． ０１ ｒ２ ｌ
聚 类 分 析 的 遗 传 算 法 在 应 急 调 度 中 的 应 用
效性。
关 键 词
应 急 物流 多 车辆 多车 场调 度
聚类兮析
遗传算 法
ＡＰＰＬＹＩ ＮＧ ＧＥＮＥＴＩ ＡＬＧｏⅪ ＴＨＭ Ｃ ｏＦ ＣＬＵＳＴＥＲＩ ＮＧ ＡＮＡＬＹＳ Ｓ Ｉ
Ｉ ＥＭ ＥＲＧＥＮＣＹ Ｓ Ｎ ＤＩ ＰＡＴＣＨ
基于出租车GPS数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究
基于出租车GPS数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究1. 本文概述你需要明确文章的研究背景和目的。
在这个段落中，你可以简要介绍交通小区的概念以及为什么动态划分交通小区对于城市交通管理和规划至关重要。
接着，你可以提到出租车GPS数据作为一种新兴的数据源，如何为交通小区的动态划分提供了新的视角和可能性。
你应该概述本文的主要研究内容和方法。
可以提及你将使用哪些数据预处理和聚类算法来分析出租车GPS数据，并简述这些方法如何帮助实现交通小区的动态划分。
你可以在概述中提及本文的预期成果和贡献。
例如，你可能期望通过研究提出一种新的交通小区划分方法，这种方法能够更准确地反映城市交通的实际动态，并为交通管理和规划提供更有价值的信息。
随着城市交通系统的日益复杂，有效的交通管理和规划变得尤为重要。
交通小区作为城市交通分析的基本单元，其合理划分对于理解交通流分布、优化交通资源配置具有重要意义。
传统的交通小区划分方法往往依赖于静态数据和经验判断，难以适应城市交通流的动态变化。
近年来，随着出租车GPS数据的广泛应用，我们有机会从新的视角审视交通小区的动态划分问题。
本文旨在探索基于出租车GPS数据的交通小区动态划分方法，以期为城市交通管理提供更为精准的决策支持。
通过收集和预处理城市出租车GPS数据，本文将采用先进的数据挖掘技术和聚类算法，对交通流模式进行深入分析。
研究将重点关注如何从动态数据中提取有意义的交通小区边界，并评估不同划分方法对交通流预测和规划的潜在影响。
最终，本文期望提出一种创新的交通小区动态划分框架，不仅能够提高划分的准确性和实用性，还能够为城市交通研究领域带来新的理论和实践贡献。
2. 相关理论与方法GPS技术简介：全球定位系统（GPS）的工作原理及其在交通领域中的应用。
出租车GPS数据特性：出租车GPS数据的类型、特点，包括其时间戳、经纬度、速度等信息。
聚类分析方法：介绍聚类分析的基本概念、类型（如Kmeans、层次聚类等）及其在数据分析中的应用。
聚类分析应用
聚类分析简介
▪ 聚类分析的算法选择
1.根据数据集的特点和聚类目的选择合适的聚类算法，例如对于大规模数据集可以采用高效的 划分聚类算法，对于形状复杂的簇可以采用密度聚类算法。 2.对于不同的聚类算法，需要了解它们的优缺点和适用场景，以便在实际应用中选择最合适的 算法。 3.聚类算法的选择需要考虑数据的维度、规模、分布等因素，以及聚类结果的解释性和可用性 。 以上是关于聚类分析简介的三个主题内容，希望能够帮助到您。
聚类分析应用
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Contents Page
1. 聚类分析简介 2. 聚类分析方法 3. 数据预处理 4. 距离度量方法 5. 聚类质量评估 6. 常见聚类算法 7. 聚类应用案例 8. 总结与展望
聚类分析应用
聚类分析简介
聚类分析简介
▪ 聚类分析简介
1.聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据相似性进行分组，使得同一组 （即簇）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。 2.聚类分析可以应用于各种领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等，帮助研 究者发现数据中的内在结构和规律。 3.常见的聚类算法包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类等，不同的算法有着不同的 优缺点和适用场景。
▪ 共享最近邻聚类
1.共享最近邻聚类是一种基于数据点之间共享最近邻信息的聚 类方法，通过计算数据点之间的相似度，实现簇的划分。 2.共享最近邻聚类算法对噪声和异常点有较好的鲁棒性，可以 处理形状复杂的簇和高维数据，但计算复杂度较高。 3.通过改进相似度计算方式、引入近似算法或结合其他技术， 可以优化共享最近邻聚类的性能和可扩展性。
常见聚类算法
▪ 密度峰值聚类
1.密度峰值聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找具有最 高局部密度的数据点作为聚类中心，实现簇的划分。 2.密度峰值聚类算法不需要预先设定簇的数量，对形状复杂的 簇和噪声有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。 3.通过优化密度峰值定义方式、引入核函数或结合其他算法， 可以提高密度峰值聚类的性能和效率。
基于模糊逻辑的不确定数据聚类
基于模糊逻辑的不确定数据聚类一、模糊逻辑在聚类分析中的应用概述模糊逻辑是一种处理不确定性信息的数学工具，它允许我们处理那些不完全确定或不精确的数据。
在数据聚类领域，模糊逻辑因其能够处理数据中的模糊性和不确定性，而被广泛应用于聚类分析中。
本文将探讨模糊逻辑在不确定数据聚类中的应用，分析其重要性、挑战以及实现途径。
1.1 模糊逻辑的核心概念模糊逻辑的核心概念包括模糊集合、模糊规则和模糊推理。
模糊集合允许我们用模糊值来描述数据，而不是传统的二元值（0或1）。
模糊规则定义了输入和输出之间的模糊关系，而模糊推理则利用这些规则来对不确定数据进行推理和决策。
1.2 模糊逻辑在聚类分析中的作用模糊逻辑在聚类分析中的作用主要体现在以下几个方面：- 处理数据的不确定性：模糊逻辑能够处理那些由于测量误差、数据不完整或主观判断导致的不确定性数据。
- 提高聚类的质量：通过模糊聚类，可以更准确地划分数据，提高聚类结果的质量和可解释性。
- 增强聚类的灵活性：模糊聚类允许一个数据点属于多个聚类，这增加了聚类的灵活性和适应性。
二、基于模糊逻辑的聚类方法基于模糊逻辑的聚类方法是一种将模糊逻辑应用于数据聚类的技术。
这些方法利用模糊集合理论来定义数据点之间的相似度，并据此进行聚类。
以下是几种常见的基于模糊逻辑的聚类方法。
2.1 模糊C均值聚类（FCM）模糊C均值聚类是一种经典的模糊聚类方法，它通过最小化目标函数来确定数据点与聚类中心之间的隶属度。
FCM 允许数据点以不同的程度属于多个聚类，从而提高了聚类的灵活性。
2.2 模糊K均值聚类模糊K均值聚类是K均值聚类的模糊版本，它使用模糊逻辑来定义数据点与聚类中心之间的相似度，而不是传统的硬分配。
这种方法可以处理数据点的模糊边界，提高聚类的鲁棒性。
2.3 基于模糊规则的聚类基于模糊规则的聚类方法通过定义一系列模糊规则来指导聚类过程。
这些规则可以基于领域知识或从数据中学习得到，它们定义了数据点如何根据其特征被分配到不同的聚类中。
聚类算法在交通流量预测中的应用研究
聚类算法在交通流量预测中的应用研究在城市化进程不断加快的今天，城市交通问题日益突出。
预测交通流量是重要的交通管理任务之一，有效的交通流量预测可以帮助智能交通系统、城市规划和交通管理等领域做出更加准确的决策。
聚类算法因其强大的数据挖掘能力和适用性，在交通流量预测中得到了广泛的应用。
本文将从交通流量预测的需求出发，介绍聚类算法在交通流量预测中的应用研究。
一、交通流量预测的需求对于城市交通管理部门来说，及时准确地掌握道路交通流量信息是非常重要的。
交通管理决策需要建立在对未来交通流量的准确预测之上，这样才能更好地规划交通路线、优化道路资源配置、调节交通流量等。
传统的交通流量预测方法往往采用基于时间序列分析或者人工神经网络等方法，但这些方法对于预测精度的要求很高，对于大规模的复杂交通网络，效果并不理想。
因此，如何提高交通流量预测的准确率，一直是交通管理部门和科研人员需要攻克的难题。
二、聚类算法在交通流量预测中的应用聚类算法是一种非监督学习算法，其主要目的是将数据对象根据相似性分成不同的类别。
在交通流量预测中，聚类算法被广泛应用于交通网络分析、出行行为识别、路段流量预测等方面。
1.交通网络分析交通网络分析是交通流量预测的前提，也是其中最关键的一步。
在交通网络中，每个路段都与其他路段相互连接，而交通流量预测所需要的数据几乎全部来自于这些相互连接的路段。
聚类算法可以应用于交通网络的拓扑结构分析中，找出那些最具相似性的路段，对这些路段的交通流量和速度进行聚合，提高交通流量预测的准确性。
2.出行行为识别出行行为识别是通过分析用户的出行数据，了解用户的出行习惯和需求，从而实现出行路线规划、出行模式预测等交通管理任务。
聚类算法可以将用户的出行数据分成不同的类别，根据用户的出行规律预测其未来的出行模式。
比如，将公交出行、步行出行、驾车出行等分类，预测用户在某个时间段内采取何种交通出行方式。
3.路段流量预测路段流量预测是交通流量预测的核心。
基于数据挖掘的交通模式识别
基于数据挖掘的交通模式识别在当今快节奏的社会中，交通系统的高效运行对于人们的日常生活和经济发展至关重要。
随着信息技术的不断进步，数据挖掘技术为交通模式的识别和分析提供了强大的工具。
通过深入挖掘交通数据中的隐藏模式和规律，我们能够更好地理解交通行为，优化交通管理，提高交通运输的效率和安全性。
一、交通数据的来源与特点交通数据的来源多种多样，包括传感器、摄像头、GPS 设备、智能卡等。
这些数据源可以收集到大量关于车辆行驶速度、流量、路线选择、出行时间等信息。
交通数据具有以下几个显著特点：1、海量性：每天产生的交通数据量巨大，需要强大的数据处理和存储能力。
2、多样性：数据类型丰富，包括结构化数据（如数据库中的记录）、半结构化数据（如 XML 文档）和非结构化数据（如视频图像）。
3、高维度：交通数据通常包含多个属性和特征，如时间、空间、车辆类型等。
4、动态性：交通状况不断变化，数据也随之实时更新。
二、数据挖掘在交通模式识别中的应用1、出行模式识别通过分析个人或群体的出行历史数据，可以识别出常见的出行模式，如通勤、购物、休闲等。
这有助于交通规划者更好地了解人们的出行需求，优化公交线路和站点设置，提供个性化的出行建议。
例如，对于通勤者，数据挖掘可以发现他们的出行时间规律、常用路线和换乘方式，从而针对性地调整公交发车频率和优化交通信号控制，减少通勤时间。
2、交通流量预测利用历史交通流量数据，结合天气、节假日等因素，运用数据挖掘算法进行建模和预测。
准确的流量预测可以帮助交通管理部门提前采取措施，如调整信号灯时长、安排临时警力疏导交通，避免交通拥堵的发生。
3、交通事故分析分析交通事故发生的地点、时间、原因等数据，挖掘潜在的事故模式和规律。
这有助于制定更有效的交通安全措施，如改善道路设计、加强驾驶员教育、设置警示标志等，降低事故发生率。
4、智能交通信号控制基于实时交通数据，数据挖掘算法可以动态调整交通信号灯的时长，实现交通信号的智能化控制。
聚类算法在交通流分析中的应用研究
聚类算法在交通流分析中的应用研究随着城市交通的日益繁忙和交通工具的不断增加，交通流分析日益成为研究的重点。
聚类分析以其在数据降维、分类和预测等方面的优异表现，在交通流分析中得到了广泛应用。
本文将从聚类算法在交通流分析中的应用研究出发，探讨聚类算法（包括k-means、DBSCAN、谱聚类等）在交通流量和路况预测方面的应用，丰富交通流分析研究领域的内容，为城市交通管理提供参考。
第一部分：简介交通流分析研究起源于十九世纪末的交通运输工程学，当时交通流量主要考虑的是车流量与车辆速度。
如今，随着信息技术的发展以及交通设备、数据采集设备的应用，交通流量分析已经升级为平面、立体交通流量分布、路况监测等方面的预测和研究。
由于交通流入住的不稳定性，交通监测不可避免地涉及到一定的不确定性，同时在数据预测中，传统的线性模型由于其拟合不足、过度拟合等缺陷，经常出现误差较大的问题。
本文第一部分将介绍聚类算法在交通流分析中的应用研究，说明聚类算法的特点和应用场景。
第二部分：聚类算法的基本理论及算法实现聚类算法是一种无监督学习方法，常用于将样本划分成若干组（聚类），使得组内差异尽可能小，而组间差异尽可能大。
聚类算法（k-means、DBSCAN、谱聚类等）的基本理论及算法实现也有较大区别。
在选取聚类算法时，需结合需求，进行分类考虑。
本文第二部分将介绍k-means、DBSCAN、谱聚类的基础理论和算法实现，并探讨它们在交通流分析中的应用。
第三部分：聚类算法在交通流量预测中的应用在交通流量预测方面，聚类算法也得到了广泛应用。
交通流量预测的研究主要分为两个方面：一是通过历史交通数据预测未来的交通流量，二是通过实时数据预测畅通的交通路线。
而聚类算法在这两方面都有应用。
(1) 历史交通数据分析预测：通过对历史交通数据进行预测，可以初步预测未来交通的流量及拥挤程度，从而为城市交通规划、交通计算提供依据。
聚类算法被广泛应用于交通流量预测中，通过对历史数据的聚类处理，得到具有代表性的交通流量模型，从而增强预测效果，提高预测精度。
聚类算法在时空数据分析中的应用研究
聚类算法在时空数据分析中的应用研究时空数据分析是指对时间和空间维度上的数据进行分析和挖掘，以揭示数据中的潜在模式和规律。
聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，可以将相似的数据点划分到同一类别中，从而帮助我们理解和解释时空数据。
本文将探讨聚类算法在时空数据分析中的应用研究，并讨论其优势、挑战以及未来发展方向。
一、介绍时空数据分析是多个领域中重要且具有挑战性的任务，如交通流量预测、环境监测、社交媒体分析等。
相较于传统的静态数据，时空数据具有时间和位置信息，可以揭示出更多有关事件发展、趋势变化等方面的信息。
然而，由于时空维度上存在大量噪声和复杂关联性，并且通常具有高维度特征，在进行有效分析之前需要对其进行预处理。
二、聚类算法及其应用聚类算法是一种无监督学习技术，在无先验知识情况下将相似样本划分到同一簇中。
常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
在时空数据分析中，聚类算法可以用于以下几个方面的应用研究：1. 时空数据聚类分析时空数据可以表示为多维特征向量，其中每个维度表示某个特定的属性或指标。
通过应用聚类算法，可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现数据中的潜在模式和规律。
例如，在交通流量预测中，通过对历史交通流量数据进行聚类分析，可以将相似的交通流量模式划分到同一簇中，并利用这些模式进行未来交通流量预测。
2. 时空异常检测在时空数据中，异常点往往表示某些特殊事件或异常情况。
通过应用聚类算法，可以将正常和异常点划分到不同簇中，并对异常点进行进一步分析和处理。
例如，在环境监测领域，通过对大气污染监测数据进行聚类分析，可以发现污染源和异常事件，并及时采取措施进行处理。
3. 时空预测通过对历史时空数据进行聚类分析，并建立预测模型来预测未来的时空数据。
例如，在社交媒体分析中，通过对用户的时空行为数据进行聚类分析，可以预测用户未来的行为和兴趣。
这对于个性化推荐和广告定向等应用非常有价值。
三、聚类算法在时空数据分析中的优势相较于其他数据挖掘技术，聚类算法在时空数据分析中具有以下优势：1. 发现潜在模式和规律聚类算法可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现潜在模式和规律。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
时空数据聚类算法在城市规划中的应用研究
时空数据聚类算法在城市规划中的应用研究随着城市化进程的加快和城市规模的不断扩大，城市规划越来越需要有效的技术手段来支持决策制定和规划设计。
时空数据聚类算法作为一种重要的数据挖掘和分析技术，逐渐引起了城市规划领域的关注。
本研究旨在探讨时空数据聚类算法在城市规划中的应用，以提供有力的决策支持和规划优化。
首先，我们需要明确时空数据聚类算法的特点和优势。
时空数据聚类算法是一种能够将地理空间信息和时间信息结合起来的数据挖掘技术。
与传统的聚类算法相比，时空数据聚类算法能够考虑到数据在时空维度上的变化和相关性，从而更准确地描述和解释城市的发展和变化规律。
其主要优势包括：1. 全面性和一致性：时空数据聚类算法能够综合考虑地理空间信息和时间信息，对城市发展的多维数据进行全面和一致的分析。
2. 精确性和准确性：时空数据聚类算法能够提供更精确和准确的聚类结果，发现城市规划中的潜在问题与挑战。
3. 高效性和可扩展性：时空数据聚类算法具有高效和可扩展的特点，能够处理大规模时空数据，快速分析和提取关键信息。
在城市规划中，时空数据聚类算法可以应用于多个方面。
首先，城市功能区划是城市规划的重要内容之一。
通过将城市的时空数据进行聚类分析，可以发现城市内部不同区域的功能特点和变化趋势，有助于合理划分和规划城市的不同功能区。
其次，交通规划是城市规划的关键部分。
时空数据聚类算法可以用于分析交通流量和拥堵情况，预测交通状况的未来变化。
基于聚类结果，可以制定合理的交通规划策略，包括道路改造、交通信号优化等，以提高城市交通效率和质量。
另外，人口分布和居住环境评价也是城市规划的重要内容。
时空数据聚类算法可以对城市人口的分布进行精确分析和预测，包括人口密度、居住类型等信息。
同时，可以结合环境评价指标，如空气质量、噪音污染等，进行城市居住环境的评估和改善。
此外，时空数据聚类算法还可应用于城市风险评估和应急管理。
通过聚类分析城市内的灾害数据、犯罪数据等信息，可以有效评估城市的风险程度和脆弱性，并依据聚类结果制定相应的应急管理措施，提高城市的应对能力和安全性。
轨迹聚类算法在出行行为分析中的应用
轨迹聚类算法在出行行为分析中的应用在现代社会中，人们的出行方式多样，出行行为也日益复杂。
为了更好地理解人们的出行行为，以及推动出行领域的科学研究，轨迹聚类算法成为了一种重要的分析方法。
本文将介绍轨迹聚类算法的基本概念和应用，以及在出行行为分析领域中的具体应用案例。
一、轨迹聚类算法的基本概念轨迹聚类算法是一种用于分析轨迹数据的算法。
轨迹数据指的是空间移动过程中的位置信息和时间信息的组合数据。
在轨迹聚类算法中，首先需要将轨迹数据分解为一系列位置信息，然后将这些位置信息进行分组，最终形成一组聚类。
这些聚类可以表示轨迹数据中的不同出行行为，例如规律性的通勤活动、不规律的休闲活动等等。
在轨迹聚类算法中，常用的有两种聚类方法：基于距离和基于密度。
基于距离的方法将位置点之间的距离作为度量标准，将距离较近的点归为同一类。
而基于密度的方法则将点周围的密度作为度量标准，将密度较高的点归为同一类。
两种方法各有优缺点，根据实际数据的特点和聚类任务的要求可选择适当的方法。
二、轨迹聚类算法的应用轨迹聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如交通、医疗和环境的监测等等。
在出行行为分析中，轨迹聚类算法也具有重要的应用价值。
下面将介绍几个实际应用案例。
1. 公共出行调查公共出行调查是出行行为研究的重要手段。
轨迹聚类算法可以用于对调查数据的分析和聚类，帮助人们更好地理解人们的出行行为。
例如，在城市公共出行调查中，可以使用轨迹聚类算法对出行行为进行区分。
这样可以更加准确地了解不同人群的出行偏好和出行模式等信息，为公共出行的规划和服务提供有效的决策依据。
2. 健康出行分析健康出行是指在出行过程中采取健康的行为方式和习惯。
轨迹聚类算法可以用于分析出行过程中的行为方式，帮助人们更好地理解健康出行的模式和规律。
例如，在行人出行行为分析中，可以使用轨迹聚类算法对行人的步行行为进行分类和分析。
这样可以更加深入地了解不同人群的步行行为特征，为设计城市公共空间和交通策略提供依据。
聚类分析和支持向量机回归的交通流预测
聚类分析和支持向量机回归的交通流预测作者：邓晶张倩来源：《电脑知识与技术》2019年第15期中文摘要：本文以交通流数据为研究对象，主要对数据挖掘技术在交通流预测方面的应用进行了研究和探讨。
并基于研究内容，提出了基于聚类分析和支持向量机回归的交通流预测模型。
并针对支持向量机参数选择，提出了人工鱼群算法使其快速寻找到最优参数组合。
最后，通过实验数据论证本文所提出的算法和模型。
关键词：数据挖掘;交通流预测;聚类分析;支持向量机;人工鱼群算法中图分类号：TP18 ; ; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）15-0013-04Abstract： This paper takes traffic flow data as the research object， mainly studies and discusses the application of data mining technology in traffic flow prediction. Based on the research content， a traffic forecasting model based on clustering analysis and support vector machine regression is proposed. Aiming at the parameter selection of support vector machine， an artificial fish swarm algorithm is proposed to quickly find the optimal parameter combination. Finally， the algorithm and model proposed in this paper are demonstrated by experimental data.Key words： data mining; Traffic flow forecasting; cluster analysis; Support Vector Machine; afsa随着城市规模和交通出行需求的不断增长，人们对出行决策服务的需求越来越强烈。
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文章编号:100124098(2004)022*******聚类分析算法在交通控制中的应用Ξ李 英1,李 武2,王浣尘2(1.华东理工大学管理学院,上海 200237;2.上海交通大学安泰管理学院,上海 200052)摘 要:聚类分析是根据物理或抽象对象间的相似程度对对象进行分类的一种方法,通过聚类分析使得同一类中的对象具有高的相似度,而与其他类中的对象则很不相同。
PAM(Partiti on ing A round M edo ids)算法是一种基于距离的分离式聚类方法,具有良好的抗噪声、抗偏离点的能力。
本文将PAM算法应用于交通控制的时段划分中,通过验证分析,结果表明取得了良好的分类效果。
关键词:数据挖掘;聚类分析;交通控制中图分类号:U491 文献标识码:A 聚类分析是根据物理或抽象对象间的相似程度对对象进行分类的一种方法,通过聚类分析使得同一类中的对象具有高的相似度,而与其他类中的对象则很不相同。
随着智能交通系统研究的深入和信息技术的发展,交通控制系统从原来的没有计算机的第一代系统发展到依赖计算机技术的第二代、第三代系统[2]。
根据这些系统的需要,在各个路口均要设立检测器,以便及时搜集实时的交通数据用于控制策略的制定。
但是,目前使用较多的控制方法仍是根据一天中不同的时间段选择制定不同的方案[3],而时间段的划分往往是根据工程师的经验,按照一个路口的交通流量大致确定的,没有利用实时的交通数据。
本文利用聚类分析中的PAM(Partiti on ing A round M edo ids)算法,对路口的历史数据进行分析,从而得到合理的时间段划分结果。
1 PAM算法[4]PAM算法是一种k2M edo ids聚类算法。
这种方法的基本思想是:首先从n个对象中任意选择k个对象(称为M edo id)作为k个类的代表,然后不断利用可以提高分类质量的非中位数对象代替原来的M edo id对象,直到达到最佳分类效果。
对于分类质量采用一个损失函数来衡量,损失函数可以采用一个类中所有对象与M edo id之间不相似性的平均值来表示。
为了决定一个非M edo id对象O rando m是否能够替代当前的一个M edo id O j,需要从以下四种情况对每个非M edo id的对象p进行检查。
情况1:假设p当前属于M edo id O j.如果O j被O rando m替换后,p更相似于另外的一个M edo id O i,i≠j,则p重新分配给O i1情况2:假设p当前属于M edo id O j.如果O j被O rando m替换后,p更相似于O rando m,则p重新分配给O rando m.情况3:假设p当前属于M edo id O i,i≠j.如果O j 被O rando m替换后,p仍然最相似于O i,则对于p的分配不变。
情况4:假设p当前属于M edo id O i,i≠j.如果O j 被O rand o m替换后,p更相似于O rando m,则p重新分配给O rando m.每进行一次重新分配,都要计算一个总的损失函数,这个损失函数表示重新分配前后不相似程度的差别,如果这个损失函数的值为负值,表示重新分配后,聚类效果优于重新分配前,需要用O rando m替换O j1 PAM算法是最早提出的k2M edo ids算法之一,对于PAM算法的描述如图1所示。
第22卷第2期(总第122期) 系 统 工 程 V o l.22,N o.2 2004年2月 Syste m s Engineering Feb.,2004 Ξ收稿日期:2003206207作者简介:李英,上海交通大学安泰管理学院,研究方向:多A gent系统,数据挖掘,交通预测与控制;王浣尘,上海交通大学安泰管理学院教授,博士生导师。
①任选k个对象作为寝的M edo id;②重复执行;③ 将对象分配到最相近的聚类中;④ 任选一个非M edo id的对象O rando m;⑤ 用O rando m替换M edo id O j,计算损失函数S的值;⑥ 如果S<0,用O rando m替换O j,组成新的M edo ids;⑦直到没有变化。
图1 PAM算法描述2 交通数据的聚类分析(1)问题描述在目前的交通控制中,对于控制时间段的划分一般仍采用脱机的形式,由工程师根据自己的经验,依据单个路口的历史交通流量来进行的。
随着智能交通系统的推进,已经可以实时获得关于各个路口的实时交通流信息。
如何利用这些实时信息,更科学有效地对控制的时间段进行划分成为研究的问题。
本文利用数据挖掘技术中的聚类分析算法PAM,对相邻路口的实时交通流量信息进行聚类分析,得到对控制时间段的划分。
(2)状态选择对于控制时间段的聚类分析,是依据交通路口的状态进行的。
在本文中,对交通状态的描述采用当前路口各个相位的交通流量以及与其相邻的路口的相关相位的交通流量。
例如,对于图2所示的路网结构图,采用的控制状态可以描述为X(t)=(V A1,V A2,V B1,V C1)其中,X(t)表示在时刻t的系统状态;V A1表示路口A的相位1在时刻t时的交通流量;VA2表示路口A的相位2在时刻t时的交通流量;VB1表示路口B的相位1在时刻t时的交通流量;V C1表示路口C的相位1在时刻t时的交通流量。
图2 三路口路网结构图(3)实例分析结果采用上面介绍的状态选择方法,对天津市营口路某些路段的交通流量进行PAM聚类分析。
其中,算法的输入为5个工作日的15分钟间隔的实测交通数据(共480个数据),以及聚类数目k(在本文中选择为7);算法的输出为一天的所有15分钟时间段所属的聚类(从类1到类7)。
图3所示为聚类分析的结果。
图3 聚类分析结果根据图3所示的结果,可以得到时间段的划分区间,如表1所示。
表1 控制时间段的划分结果聚类时间段500:00～03:30103:30～06:30206:30～10:45310:45～16:00416:00～18:00618:00～22:00722:00～24:00 (4)聚类验证对于聚类有效性的验证,需要从数据和结构两个方面进行[3]。
所谓从数据方面的验证就是要保证用于进行聚类分析的数据不是完全随机的,因为聚类算法可以对任意的数据群进行聚类分析,不管这些数据是完全随机的,还是本身具有内在的分类可能。
而对聚类结构的有效性需要从两个方面进行:①紧密性,主要衡量一个聚类中个体的内聚性;②隔离性,用于衡量一个聚类中的对象与其他对象之间的区别性。
已有很多研究表明交通流数据不是完全随机的[5],因此本文不专门从数据方面进行聚类验证了,仅对聚类结构的有效性进行分析。
图4所示为聚类间基于距离度量的紧密性和隔离性。
分别表示对象与其所属的聚类的中的对象之间的距离,以及对象与属于其他聚类的对象之间的距离。
从图4中可以看出,一个聚类中的对象之间的距离小于其中的76第2期 李英,李武等:聚类分析算法在交通控制中的应用对象与其他聚类中对象之间的距离。
3 结束语本文利用聚类分析算法中的PAM 算法,对交通流实时数据进行了聚类分析,得到了较好的聚类效果,使得对一天中的交通控制时间区间的划分更加科学有效。
对于得到的控制时间段,再针对每个时间段选择合适的控制方法,将可以提高控制效果。
通过本文的研究发现,数据挖掘技术在交通控制领域中具有良好的应用前景,还有很大的研究空间。
图4 聚类间的紧密性和隔离性参考文献:[1] 郑斌祥,杜秀华,席裕庚.时序数据相似性挖掘算法研究[J ].信息与控制,31(3):264～267.[2] 徐吉万,徐冬玲.城市交通的计算机控制和管理[M ]1北京:测绘出版社,1988.[3] H auser T A ,Scherer W T .D ata m in ing too ls fo r real 2ti m e traffic signal decisi on suppo rt &m ain tenance[J ].IEEE In ternati onal Conference on Syste m s ,M an ,and Cybernetics ,2001,3:1471～1476.[4] H an J ,Kam ber M .D ata m in ing :concep ts and techn iques [M ].M o rgan Kaufm ann Publishers ,H igher Educati onP ress ,2001.[5] 冯蔚东.基于自组织理论的交通流及其管控研究[D ]1天津:天津大学,1999.An Appl i ca ti on of Cluster Ana lysis A lgor ith m i n Traff i c Con trolL I Y ing ,L IW u ,WAN G H uan 2chen(1.Schoo l of M anage m en t ,East 2Ch ina U n iversity of T echno l ogy ,Shanghai 200237;2.Schoo l of M anage m en t ,Shanghai J iao tong U n iversity ,Shanghai 200052,Ch ina )Abstract :C luster analysis is a p rocess of group ing a set of physical o r abstract objects in to classes of si m ilar objects .A nd the objectsw ith in a cluster have h igh si m ilarity in comparis on to one ano ther ,but are very dissi m ilar to objects in o ther clusters.Partiti on ing A round M edo ids (PAM )is a partiti on ing algo rithm based on distance m easure ,and it still wo rk s w ell in the p resence of no ise and outlier .In th is paper ,w e app ly the PAM algo rithm in to the ti m e 2partiti on of the traffic con tro l .T he validati on analysis p roves that a good clustering result is ach ieved .Key words :D ata M in ing ;C luster A nalysis ;T raffic Con tro l86系 统 工 程 2004年。