数据挖掘在智能交通中的应用
智能交通系统中的数据挖掘和分析
智能交通系统中的数据挖掘和分析随着社会的不断发展和科技的不断进步，智能交通系统作为新一代交通管理系统，正快速地向人们的生活中走来。
智能交通系统通过数据挖掘和分析技术，可以更好地解决传统交通管控系统面临的问题，并为交通出行带来更加智能、高效、安全和便捷的服务。
数据挖掘在智能交通系统中的应用数据挖掘技术是智能交通系统中最为重要的技术之一，通过对交通数据的分析、挖掘、统计和预测等处理，可以为智能交通系统实现自适应控制、路网优化、车辆调度、出行建议等智能指导和服务。
数据挖掘的第一步是建立数据模型，根据不同的模型目标和实际应用场景，建立相应的数据分析模型。
对于智能交通系统而言，数据挖掘的模型设计应该基于大量的交通数据，如车辆运行轨迹、路口通行时间、拥堵状况、事故信息等。
对于这些数据，可以使用机器学习算法进行处理和分析，例如聚类算法、分类算法和回归算法等。
在智能交通系统中，数据挖掘技术可以被应用于多个方面。
首先，可以通过分析交通瓶颈点的通行状况，对路网进行优化和调整，提高交通疏散能力和安全性。
另外，通过对车辆轨迹数据的分析，可以实现对车辆的智能调度和管理，及时发现和纠正车辆运营中存在的问题。
数据挖掘技术不仅可以帮助交通管理部门更好地实现对交通状况的监控和控制，同时还可以为公众提供更加便捷和智能化的出行服务。
例如，通过分析历史交通数据，可以实现智能预测交通拥堵状况，为公众提供出行建议和规划，从而降低出行成本和时间成本。
数据分析在智能交通系统中的应用数据分析是智能交通系统的另一项核心技术，它侧重于对图像和视频数据的处理和分析。
数据分析技术通过对传感器采集的数据进行处理，可以识别车辆的类型、速度、行驶轨迹、车道位置等信息，进而实现交通状态的实时监测和交通问题的预警。
在数据分析技术中，图像识别和目标跟踪是两项重要的技术。
图像识别可以识别图像中的车辆类型和特征，帮助智能交通系统更好地了解路况和交通状态。
而目标跟踪技术则可以通过对车辆轨迹的跟踪，预测车辆的通行状态，提前预警交通拥堵或其他问题，并及时向交通管理部门报告。
智能交通系统中的数据挖掘与应用研究
智能交通系统中的数据挖掘与应用研究随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，城市交通问题也变得越来越突出。
智能交通系统应运而生，为城市交通管理和路面监控提供了强有力的技术支持。
其中，数据挖掘技术的应用被越来越广泛地应用于智能交通系统中，成为实现系统智能化和精细化的基础。
一、智能交通系统中的数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中自动发现隐藏的模式以及关联规则的技术，通过对数据的分析、识别、提取和评估，揭示数据中的潜在关系并进行深入的研究。
而在智能交通系统中，数据挖掘技术则被应用于协助道路交通管理部门进行路面监管、引导交通以及优化智能控制等方面。
首先，数据挖掘技术可以协助交通管理部门监控路面情况。
例如，基于智能交通系统中车载设备所搭载的传感器和测量设备以及视频监控系统，可以采集到大量的车辆通行行为数据和路面状况数据。
通过数据挖掘技术的应用，可以对这些数据进行深入分析，提取出交通运行的时间、流量、速度、瓶颈段、拥挤程度等信息，并对常规交通违法行为进行预警和自动处理。
其次，在智能交通系统中引入数据挖掘技术，还可以帮助交通管理部门进行交通协调、引导和优化控制。
例如，对于交通拥堵问题，可以通过分析交通预测和实时交通状况的变化趋势，对车流进行优化控制，避免出现大面积的拥堵。
同时，在实施绕行、限行、疏导等措施时，亦可利用数据挖掘技术获取实时的路况状况以及车流变化趋势，来为车辆提供最佳的行驶路线和实时导航。
这对于车辆的疏导与协调，缓解交通拥堵具有重要的作用。
二、智能交通系统数据挖掘应用的实例智能交通系统中的数据挖掘技术应用早已成为实现城市交通智能化和精细化的关键技术，下面列出一些数据挖掘技术在交通管理领域的应用实例：1. 路面监管：通过视频监控系统采集路面情况数据，并利用数据挖掘技术分析路面运行情况，及时发现路面交通堵塞、交通事故等异常状况，动态调整交通流、优化疏导路线。
2. 交通指挥：通过数据挖掘技术分析车流、道路状况等信息，结合交通监测设备及GPS系统实时监测车辆行驶情况，并优化车辆运行轨迹及路线，减少城市拥堵现象。
智能交通中的数据挖掘与分析
智能交通中的数据挖掘与分析随着信息技术的快速发展，交通领域也已经进入到智能时代。
智能交通作为信息技术与交通领域的结合，已经被广泛应用于城市交通建设与管理中。
视觉、声音、传感、定位等多种数据都可以在智能交通系统中被采集，而数据挖掘与分析技术则起到决定性作用，对这些数据进行处理与分析可以为交通建设和管理提供实时可靠的支持。
一、智能交通中的数据类型在智能交通系统中，数据种类非常丰富，不同的数据种类对于智能交通系统有着不同的作用。
下面将对智能交通系统中常见的数据种类进行简要介绍。
1.视频数据视频数据是智能交通系统中最为重要的数据之一，它由监视摄像机拍摄所得，可以为交通管理部门提供交通路口的实时情况、车辆的密度和速度、路况等信息。
2.传感数据传感数据是智能交通系统中的另一种重要数据，涵盖了车辆的加速度、位置和速度等信息。
传感器可以感知交通环境中的各种物理量，如车速、流量、空气比例、污染物浓度等。
3.位置数据位置数据主要由GPS和卫星导航技术获取，可以用于跟踪车辆的位置、路径和速度，对于实时导航和预测车辆拥堵情况等具有重要作用。
4.交通规律数据交通规律数据由历史交通数据所组成，可以包括历史交通流量、车辆行驶的速度和拥堵情况等，对于预测未来的交通情况非常有用。
二、智能交通中的数据挖掘概述智能交通中的数据挖掘是指通过运用各种数据挖掘技术，从交通数据中发现和提取有用的规律和信息，为交通管理部门提供更加全面、准确的决策支持。
数据挖掘技术包括了数据预处理、数据清洗、特征提取、分类、聚类、回归、关联规则挖掘等多种技术方法，在智能交通中都有着重要作用。
1.数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中必须进行的一步，在这一步中对数据进行处理，包括了数据的清洗、过滤、转换和归一化等操作。
通过数据预处理可以保证数据的质量，提高数据的可靠性和准确性。
2.特征提取特征提取是将原始数据转换为可以被机器学习算法处理的形式。
在智能交通中，特征提取可以从复杂的交通数据中提取有用的车辆、路面和交通规律信息。
智能交通技术中的数据挖掘
智能交通技术中的数据挖掘智能交通技术是当前智能化城市建设的一个重要方向，它不仅可以提升城市交通系统的运行效率，还可以改善交通安全和环境质量。
然而，交通系统中产生的数据量巨大，如何从中挖掘出有价值的信息和规律成为了智能交通技术的核心。
数据挖掘作为智能交通技术中不可或缺的一环，正在发挥越来越重要的作用。
一、智能交通技术的数据来源智能交通技术的数据主要来自于交通系统中各种传感器、摄像头、设备和车辆。
这些设备能够自动采集和传输各种交通数据，包括车辆位置、速度、流量、堵塞情况等。
这些数据被保存在交通信息平台中，可以为智能交通技术提供支撑和依据。
二、智能交通技术中的数据挖掘方法1. 聚类分析聚类分析是将某个样本集合划分为若干个类别的过程，把相似的物品归在同一个组内，形成簇。
在交通系统中，聚类分析能够对车辆进行分类，比如将车辆进行按速度、品牌、路段进行分组，可以便于系统进行监测与管理，并且可以为政策制定提供数据支持。
此外，聚类分析还可以对交通流的状态进行监测，找到瓶颈区域，为系统优化提供方向。
2. 关联规则分析关联规则分析是研究相互之间关联性的一种方法，适用于探索各种条件之间的关联关系。
在交通系统中，关联规则分析能够跟踪车辆的行驶轨迹，找到某些车辆经常出现的路段或时间，为优化道路的分配和信号控制提供参考。
3. 预测分析预测分析是指利用历史数据进行分析预测未来发展的过程。
在交通系统中，预测分析能够识别某些主要变量的发展趋势，例如流量、拥堵时间、车辆数量等，从而为交通规划、路线优化、预留通行时间等提供有力支持。
4. 神经网络分析神经网络分析是指利用人脑的神经网络结构和运作方式，通过数学算法来模拟和实现某些人类智能的技术。
在交通系统中，神经网络分析能够对交通路网、车辆状态进行模拟预测，为交通管理者提供更广泛、更有针对性的规划信息和决策支持。
三、智能交通技术中的数据挖掘应用1.信号优化信号优化是交通管理中一项关键的任务，而数据挖掘技术可以帮助交通管理人员从大量的数据中找出优化信号的方法，比如识别繁忙交通时段，调整信号配时，减少拥堵时间。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用随着社会的进步和技术的发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据技术的应用更是为智能交通系统带来了革命性的变化。
本文将探讨大数据技术在智能交通领域的应用，并分析其带来的益处。
一、大数据技术在智能交通的数据采集和分析中的应用1. 轨迹数据分析大数据技术可以对车辆的轨迹数据进行分析，通过收集和处理车辆的行驶路径、速度、停车次数等信息，可以更加准确地了解交通状况。
例如，交通管理部门可以通过分析轨迹数据，发现拥堵点和拥堵原因，并制定相应的交通疏导措施，从而提高交通效率。
2. 车辆识别与监控利用大数据技术，可以对车辆进行智能化的识别和监控。
通过安装在道路上的摄像头和车载摄像头，可以实时捕捉车辆的信息，并对车辆进行自动识别。
这样一方面可以提高交通监管的效率，另一方面也可以提供实时的交通信息给驾驶员和出行者，帮助他们选择最佳的出行路线。
3. 实时路况监测大数据技术还可以通过收集交通信号灯、公交车、卡口等设备的数据，实时监测路段的拥堵情况。
这些数据会被传输到交通管理中心，并经过处理和分析，生成实时的路况信息。
这样，交通管理部门可以通过向驾驶员和乘客提供准确的路况信息，帮助他们避开拥堵路段，提高交通通行的效率。
二、大数据技术在智能交通决策和管理中的应用1. 数据挖掘与预测利用大数据技术，可以对交通数据进行挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势，并进行交通预测。
这样一方面可以为交通管理部门提供决策依据，另一方面也可以为出行者提供更加准确的出行建议，帮助他们规划行程。
2. 交通优化与调度大数据技术可以对交通数据进行实时监测和分析，根据实时的交通情况，对交通信号灯进行优化和调度。
通过优化信号灯的配时，可以减少交通拥堵，提高交通流量和行驶速度。
同时，大数据技术还可以对公交车路线进行优化和调度，提高公交运营的效率和服务质量。
三、大数据技术在智能交通安全中的应用1. 交通事故预警与防控利用大数据技术，可以对交通事故的数据进行分析，发现导致交通事故的原因和规律，并预测潜在的事故风险。
智能交通系统中数据挖掘与流量预测
智能交通系统中数据挖掘与流量预测智能交通系统是一个综合性的信息化系统，它可以通过各种传感器、网络和计算机技术，收集、分析和处理交通运输领域所需的各种数据，为城市交通管理、交通规划和交通安全等提供决策支持。
在智能交通系统中，数据挖掘和流量预测是两个重要的应用领域。
数据挖掘是指通过各种算法和技术，从交通系统的大量数据中发现隐藏的模式和规律，以达到预测、优化和控制交通的目的。
数据挖掘技术广泛应用于交通管理、交通规划、交通安全和智能交通等领域。
其中，常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则分析、分类分析和预测建模等。
在智能交通系统中，数据挖掘技术可以应用于各种方面。
例如，通过对交通流量、速度和车辆轨迹等数据进行分析，可以发现道路拥堵、交通事故和瓶颈等问题的根源。
通过对交通信号灯、道路标识和限速牌等设施的数据进行分析，可以评估道路或交叉口的安全性和故障率。
通过对车辆、驾驶员和乘客的数据进行分析，可以评估道路安全和驾驶行为的风险。
流量预测是指通过各种算法和技术，在大量历史数据的基础上，预测未来的交通流量和走势，以便交通管理人员制定更科学合理的交通管理策略。
流量预测技术广泛应用于交通规划、交通安全和智能交通等领域。
其中，常用的流量预测技术包括时间序列分析、回归分析、神经网络和模糊逻辑等。
在智能交通系统中，流量预测技术可以应用于各种方面。
例如，通过对历史流量数据进行分析，可以预测未来某一时段的道路拥堵程度和车辆通过量，以便提前制定路线规划和交通管制措施。
通过对天气、节假日和重大活动等因素的数据进行分析，可以预测未来道路使用的高峰时间和交通压力的变化趋势，以便更好地调配交通资源和提高道路通行效率。
总之，数据挖掘和流量预测是智能交通系统中非常重要的技术应用。
它们可以帮助交通管理人员更好地了解交通状况、掌握交通趋势、制定科学合理的交通管理措施，从而提高城市交通的效益和安全性。
同时，它们也将在未来的发展中推动智能交通系统的优化和创新，为城市建设和人类出行带来更加美好的未来。
数据分析在智能交通领域中的应用案例
数据分析在智能交通领域中的应用案例智能交通作为现代交通管理的重要组成部分，利用先进的技术和数据分析手段，有效解决了交通拥堵、安全问题等一系列挑战。
本文将介绍几个数据分析在智能交通领域中的应用案例，以展示其在交通管理和规划中的重要作用。
一、交通拥堵预测与优化现代城市的交通拥堵问题一直困扰着人们的出行，而数据分析通过收集和分析大量的交通数据，可以精确预测交通拥堵的发生和发展趋势，为交通管理者提供科学决策依据。
例如，某城市利用交通摄像头和车辆定位数据，结合机器学习算法，实现了实时交通拥堵预测系统。
该系统可以根据历史数据和实时交通状态，准确判断哪些路段可能会出现拥堵，并通过实时导航推荐绕行策略，提前疏导交通，缓解交通压力。
二、交通事故分析与预防交通事故是造成人员伤亡和财产损失的主要原因之一，通过数据分析可以深入研究交通事故的发生原因和规律，为交通安全管理提供科学依据。
例如，某地交警部门利用交通摄像头、车辆监控设备和事故报告等数据，通过数据挖掘和模式识别技术，发现了某路段频发事故的共性特征。
在此基础上，他们加强了警力部署和交通标识设置，并通过公众教育宣传，有效降低了该路段的交通事故发生率。
三、公交优化与智能调度公共交通是城市交通中重要的组成部分，数据分析可以帮助公交公司实现公交线路的优化和智能调度，提高服务质量和乘客满意度。
例如，某公交公司借助数字化刷卡系统和定位设备，收集了大量的公交车辆运行数据和乘客出行数据。
通过对这些数据进行分析，他们发现了公交线路上客流量高峰时段和热门出行目的地，从而优化了发车间隔和路线安排，提高了公交的运营效率和覆盖范围。
四、智能交通规划与建设数据分析在智能交通规划和建设中发挥着重要作用，可以根据城市现有的交通数据和空间规划数据，进行交通流模拟和预测，为城市交通规划者提供科学依据。
例如，某市政府通过对历史交通数据和人口流动数据进行分析，发现了一个繁忙商业区附近的道路拥堵问题。
基于这一发现，他们在规划建设新的道路时，合理地考虑了车流分布、交叉口设计等因素，有效提高了交通运输效率和方便性。
大数据技术在智能交通领域中的应用
大数据技术在智能交通领域中的应用第一章：引言近年来，随着城市化进程的加速和交通工具的不断更新换代，智能交通系统成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而大数据技术的应用也逐渐在智能交通领域中发挥了重要作用。
本文将从交通信息收集、交通管理和交通预测三个方面，探讨大数据技术在智能交通领域中的应用。
第二章：交通信息收集在智能交通领域中，交通信息的快速准确收集对于智能交通系统的正常运行至关重要。
而大数据技术则通过数据采集和分析，实现了交通信息的实时更新和准确预测。
1.数据采集：大数据技术可以通过路面感应器、卫星定位和视频监控等方式，对城市中的交通信息进行采集。
路面感应器和卫星定位可以实现车流量和车速的感知，视频监控可以实现车辆识别和行驶轨迹的集中掌握，为交通信息的收集提供了可靠的手段。
2.数据分析：采集到的大量交通信息需要进行大数据分析，并将分析结果反馈给管理系统。
大数据技术可以对海量车辆行驶轨迹和交通流量数据进行分析，从而实现交通信息的实时监控和预测。
通过数据挖掘技术，可以提取关键信息，如交通瓶颈、拥堵路段等，并反馈给智能交通系统，为交通管理提供重要参考。
第三章：交通管理智能交通系统的另一个重要功能是交通管理，在交通拥堵、违规行驶、事故处理等方面具有重要作用。
大数据技术的应用则在交通管理中起到了决定性作用。
1. 拥堵监测：通过数据分析，大数据技术可以快速识别出交通拥堵的位置和原因，以及瓶颈路口的状况。
这样可以为交通管理部门提供准确的信息，以便采取针对性措施应对拥堵。
2. 事故研判：大数据技术不仅可以实现交通事故发生后的快速反应，还可以对交通事故进行分析，如事故发生的原因、位置等等，以便交通管理部门对未来事故的发生做出预判，并采取相应的措施。
3. 违规行驶监管：通过大数据分析，可以实现对违规行驶行为的监管和预防。
例如，通过视频监控，可以捕捉到车辆违规行驶的画面，并实现车辆的自动识别和罚款等处罚措施。
第四章：交通预测对于智能交通系统来说，预测交通状况是实现交通流动性最重要的功能之一。
大数据分析在智能交通领域的应用案例
大数据分析在智能交通领域的应用案例近年来，随着科技的快速发展和大数据时代的到来，智能交通逐渐成为国内外交通领域关注的焦点。
大数据分析作为一种强大的工具，正在被广泛应用于智能交通领域，以提高交通安全性、减轻交通拥堵、提高出行效率等方面。
下面将介绍一些大数据分析在智能交通领域的成功案例，以展示其巨大应用潜力。
一、智能交通实时监测大数据分析在智能交通实时监测上的应用，可以帮助交通部门及时获取交通流量、道路拥堵情况等重要数据，从而实现对整个交通系统的实时监控和调整。
例如，某城市通过安装感应器和监控摄像头等设备，采集交通信息，并利用大数据分析技术对这些数据进行处理，实时监测路况状况。
通过分析交通数据，系统可以自动检测拥堵路段，并针对性地向驾驶员提供实时的交通导航建议，帮助缓解交通拥堵情况。
二、交通事故预测与预防大数据分析在交通事故预测与预防方面的应用，可以通过对历史交通事故数据的挖掘和分析，发现潜在的交通事故风险，并采取相应的措施来预防和减少交通事故的发生。
例如，某城市的交通管理部门通过分析大量的交通事故数据，使用数据挖掘和机器学习算法，建立了交通事故发生的模型。
该模型可以识别出交通事故发生的概率较高的路段和时间段，并及时采取交通管制措施，例如增派交警、设置限速等，有效预防了交通事故的发生，提高了交通安全性。
三、交通流量优化大数据分析在交通流量优化方面的应用，可以通过对交通流量数据的分析和建模，实现交通信号的优化控制，减少交通拥堵，提高出行效率。
例如，某城市的交通管理部门利用大数据分析技术，分析道路上的车流量、车速等数据，并自动调整交通信号灯的配时方案。
通过实时的交通流量数据分析和信号灯的精确控制，可以最大程度地优化交通流量，减少交通拥堵，提高整体交通效率。
四、智能交通导航大数据分析在智能交通导航方面的应用，可以通过对城市交通数据的全面分析和研究，为驾驶员提供准确、实时的导航建议，帮助其选择最佳的交通出行路线。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用
一、车辆管理
在智能交通系统中，大数据相关技术能够有效地优化车辆管理，提高车辆运营效率和
减少车辆运营成本。
在车辆监控方面，通过数据挖掘技术，可以实时监控车辆的运行轨迹、行驶速度以及车辆状态等信息，有效地预警车辆故障和异常情况。
在调度管理方面，通过
大数据分析可以获得运输需求、大客流地点和高峰期等信息，从而合理调度车辆，优化车
辆运营效率，提高客运服务质量。
二、交通安全
智能交通系统中的大数据相关技术能够有效地提高交通安全水平。
在交通安全监测方面，通过数据采集和分析技术可以实现对交通违法行为的及时监控，避免交通违法行为对
交通安全的威胁。
在交通事故预防方面，通过大数据分析可以了解路段交通流量、路况和
交通事故等情况，从而对交通流量进行有效控制，减少交通事故的发生。
三、交通拥堵
四、前景展望
目前大数据技术在智能交通系统中的应用还处于初级阶段。
未来，随着更多人工智能、物联网技术的加入以及数据量的不断增多，大数据技术在交通领域中的应用将更加广泛和
深入，针对交通拥堵、交通事故、车辆管理等方面实现更为丰富和有效的大数据应用。
同时，随着自动驾驶等新兴交通技术的快速发展，大数据技术将在智能交通系统中发挥更大
的作用。
综上所述，大数据的应用对于智能交通系统的建设具有十分重要的作用。
在未来，大
数据技术将逐渐发展成为交通领域中的重要应用，实现智能交通系统的完善和优化。
智能交通系统中的数据挖掘方法与应用案例
智能交通系统中的数据挖掘方法与应用案例智能交通系统作为现代交通领域的重要组成部分，通过应用先进的技术手段，实现了交通流量监测、交通信号优化、交通预测等功能，为城市交通管理和出行提供了更高效、更安全的解决方案。
其中，数据挖掘作为智能交通系统中的重要技术之一，通过对大量交通数据的分析和挖掘，能够揭示出隐藏在数据中的规律和相关性，并为交通管理者提供决策支持。
本文将深入探讨智能交通系统中的数据挖掘方法及其应用案例。
一、数据挖掘方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一，它通过分析交通数据中的事务项集和频繁项集，发现不同交通变量之间的关联关系。
例如，在道路高峰时段，可以通过分析交通数据发现两个或多个道路之间的相关性，从而为交通调度提供参考依据。
2. 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象划分到同一个类或同一个簇中的方法。
在智能交通系统中，可以利用聚类分析方法对道路上的车辆进行分析，发现不同车辆之间的相似性，并且可以根据相似性将车辆分组，以便更好地进行交通管理和调度。
3. 分类算法分类算法是一种监督学习方法，通过对已知类别的样本进行学习和分类器训练，可以对未知数据进行分类。
在智能交通系统中，可以使用分类算法对交通数据进行分类，如对车辆的行驶目的进行分类，从而为交通管理提供更多的参考信息。
4. 时间序列分析时间序列分析是一种分析和预测时间相关数据的方法，对于智能交通系统中的时间序列数据分析尤为重要。
通过对交通数据中的时间相关性进行分析，可以预测未来交通状况，提前做出调度和应对措施，实现交通流量的优化和平稳调节。
二、应用案例分析1. 基于数据挖掘的交通流量预测通过对历史交通数据进行分析和挖掘，可以得到交通流量的规律和特征。
基于这些规律和特征，可以建立交通流量预测模型，从而在未来某一时间段内较为准确地预测交通流量情况。
这对于交通管理者来说，可以提前做出调度安排，防止交通拥堵和事故发生。
2. 基于数据挖掘的交通事故预测交通事故是交通系统中的重要问题，对人身安全和交通流畅性造成很大影响。
智能交通系统中的车辆轨迹数据挖掘与分析
智能交通系统中的车辆轨迹数据挖掘与分析随着智能交通系统的发展和应用，车辆轨迹数据成为了重要的信息资源。
通过对车辆轨迹数据的挖掘与分析，我们可以提取出有价值的信息，为交通管理、规划和优化提供支持。
本文将探讨智能交通系统中的车辆轨迹数据挖掘与分析的重要性、方法和应用。
一、车辆轨迹数据的重要性车辆轨迹数据是智能交通系统中最基础也是最重要的数据之一。
通过对车辆轨迹数据的分析，可以得到包括车辆运行速度、行驶路线、停留时间等在内的大量信息。
这些信息对于交通管理者和研究者来说具有重要的参考价值。
首先，车辆轨迹数据可以用于分析交通状况和道路拥堵情况。
通过分析车辆轨迹数据，我们可以了解道路上车辆的分布和流量情况，发现交通拥堵的原因和瓶颈，以便采取相应的交通管理措施。
其次，车辆轨迹数据可以用于交通规划和优化。
通过分析车辆轨迹数据，我们可以了解车辆的行驶轨迹和主要出行目的地，从而对交通设施的建设和优化提出具体的建议。
例如，可以通过分析车辆轨迹数据来确定新的公交站点和道路布局，以提高交通系统的效率和便利性。
最后，车辆轨迹数据可以用于交通事故预测和防范。
通过分析车辆轨迹数据，我们可以发现交通事故发生的规律和趋势，预测交通事故的概率和影响范围，从而采取相应的交通安全措施，减少交通事故的发生和伤亡。
二、车辆轨迹数据的挖掘与分析方法车辆轨迹数据的挖掘与分析方法主要包括数据预处理、特征提取和模型建立等步骤。
首先，需要进行数据预处理。
由于车辆轨迹数据的量大且噪声较多，需要对数据进行清洗和处理。
常见的数据预处理方法包括数据去噪、数据平滑和数据插值等。
通过数据预处理，可以提高后续数据分析的准确性和可靠性。
其次，需要进行特征提取。
在车辆轨迹数据中，有许多有用的特征可以被提取出来，例如车辆的速度、加速度、行驶距离、停留时间等。
可以利用时间序列分析、空间推理和聚类分析等方法来提取这些特征。
特征提取是车辆轨迹数据挖掘和分析的关键步骤，提取到的特征将作为后续模型建立的输入。
数据挖掘在智能交通中的应用
数据挖掘在智能交通中的应用智能交通是现代社会交通领域的一个重要发展方向，它通过信息化、智能化技术的应用，提高交通管理和服务水平，实现智慧出行。
而在智能交通中，数据挖掘应用广泛，发挥着重要作用。
本文将从数据挖掘在智能交通中的应用、实现方式及未来发展方向等方面进行探讨。
一、数据挖掘在智能交通中的应用1.实时交通管理：通过对交通数据进行采集、分析，能够实时掌握路况信息，及时调整交通信号灯、限制车辆通行等措施，提高交通运行的效率。
2.智能车牌识别：利用图像处理技术和模式识别技术，进行车牌自动识别，可大大减少人工干预，提高车辆通行效率。
3.共享单车定位：通过对共享单车数据的分析，确定共享单车的分布情况和使用情况，以便调整单车分布、优化单车使用效率，提高共享单车的使用价值。
4.智能交通预测：通过对历史交通数据和天气等因素的分析，预测未来交通流量、路况情况，以便及时调整交通管理措施、优化交通运行环境。
5.智能交通安全：利用交通视频监控数据，进行智能分析，检测交通违规行为，及时进行预警和处理，提高交通安全管控水平。
二、数据挖掘在智能交通中的实现方式1.数据采集与清洗：数据挖掘的前提是数据的获取，需要采集各类与交通相关的数据，如交通流量、车辆行驶速度、交通事故、天气等数据，并进行清洗和加工，使数据质量更加精准。
2.数据处理与分析：对采集到的数据进行预处理和分析，如数据分类、聚类、关联规则挖掘等，以期发现数据中的规律和关系。
3.模型建立和优化：利用各类算法和模型建立预测模型，并通过实际数据验证、优化，以便更好地应用于实际交通管理和服务中。
4.决策支持：根据数据分析的结果和预测模型的预测结果，为交通决策提供科学依据，优化交通运输管理、环境。
三、未来数据挖掘在智能交通中的发展方向1.智能交通领域将更广泛地融入“智慧城市”建设中，提高交通管理智能化、创新化水平，实现城市交通与其他领域的“智慧”互联。
2.数据挖掘技术将更加普及和高效，大数据、云计算、人工智能等技术的发展，为数据挖掘的应用提供更多的优质数据和更强大的计算能力。
智能交通中的数据挖掘技术
智能交通中的数据挖掘技术智能交通是目前快速发展的一个领域，它利用最新的信息和通信技术，以及各种通信设备和传感器技术，实现对交通运输系统的空间、时间、路段、车辆、驾驶员等关键信息的实时监测和管理。
智能交通系统的最终目的是提升交通运输系统的效率、安全、公平和便捷性。
数据挖掘技术在智能交通领域中具有重要的应用意义。
数据挖掘是一种从大量数据中发掘隐含的、先前未知的、有用的信息的高级技术。
它可以帮助智能交通系统分析周围环境、识别车辆和行人、优化交通路线以及预测交通流量等。
数据挖掘技术在智能交通中的应用1. 交通路线优化传统的交通规划通常依赖于经验和样本，缺乏实时的数据支持。
数据挖掘技术可以利用传感器和监控设备的数据，实时分析道路拥堵情况和车流量等关键指标，从而优化交通路线和规划交通设计方案。
实时的路况报告可以减少交通运输系统的拥堵和延误，提高通行效率和节省时间成本。
2. 交通模式预测数据挖掘技术可以预测出交通运输模式的发展趋势，对交通规划和决策起到重要的作用。
利用历史数据及监测数据，对交通流量、交通速度、交通热点区域、交通拥堵等进行分析和研究，可以预测未来的交通模式发展趋势，协助规划和改善交通状况。
3. 交通事故分析数据挖掘技术可以分析每次交通事故的类型、原因、后果等，以及各种公路交通基础设施的缺陷，从而提供应对交通事故的措施和建议。
利用交通监控设备、智能交通系统中历史数据，挖掘与公路交通安全相关的信息，分析交通事故原因，通过对事故发生的路段进行预测和评估，可以协助交通管理部门快速掌握现场事故信息，减少案发时间、最大限度的减少交通事故损失。
4. 车辆识别数据挖掘技术可以识别车辆类型、颜色、车牌号码等信息，协助智能交通系统实现车辆的智能化监控、管理和控制。
车辆识别系统结合智能交通技术，可以在隧道口、路口和收费站等决策点上快速、准确地识别车辆信息，并与交通违法行为自动抓拍系统结合，实现实时违法抓拍。
5. 行人识别数据挖掘技术可以通过视频监控系统识别行人、人群密度、行人路线等，协助监测城市人流量并实现流量分析。
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用研究
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用研究一、引言智能交通系统是指利用现代信息与通信技术来提升道路交通效率、保障道路安全、提供便利出行服务的综合系统。
数据挖掘技术作为一种分析庞大数据集中隐藏模式和规律的方法，对于智能交通系统的应用具有重要意义。
本文将探讨数据挖掘技术在智能交通系统中的应用，分析其优势和应用难点，同时展望未来发展方向。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有用信息、识别规律、建立模型的过程。
数据挖掘技术可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等方法，对海量数据进行处理和分析，帮助决策者做出有效决策。
数据挖掘技术的主要步骤包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。
三、数据挖掘在智能交通系统中的应用1. 交通流预测在智能交通系统中，交通流预测是一项重要任务。
通过对历史交通数据的挖掘分析，可以获得交通流量、拥堵情况等信息，并进行预测。
这些预测结果可以帮助交通管理部门优化路网规划，提前设置交通管制措施，以减少交通拥堵和提高交通效率。
2. 事故预测与处理数据挖掘技术可以帮助交通管理部门预测交通事故的发生概率，并提前调配交警力量，采取相应的交通管理措施。
同时，通过对交通事故数据的挖掘和分析，可以找出事故发生的原因和规律，以改善交通设施和交通管理策略，提高道路安全性。
3. 路网优化利用数据挖掘技术，可以对路网进行优化设计和规划。
通过对历史交通数据及交通拥堵情况的挖掘分析，可以找出存在的瓶颈节点和拥堵路段，为交通管理部门提供合理的路网改造和交通信号灯优化方案，以提高道路通行能力。
4. 车辆和乘客行为识别利用数据挖掘技术，可以对车辆和乘客的行为进行识别和分析。
通过对车辆轨迹数据的挖掘，可以抽取出车辆的行驶模式和乘客的出行模式，为制定交通管理政策和智能交通系统的功能提供支持。
四、数据挖掘技术在智能交通系统中的优势1. 更好的数据处理能力智能交通系统中产生的数据量巨大，传统的数据处理方法已经无法胜任。
数据挖掘在智能交通领域中的应用
数据挖掘在智能交通领域中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统的应用越来越广泛。
而其中一个重要的技术就是数据挖掘。
数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势的方法，可以帮助智能交通系统更好地了解交通状况，提供更高效、更安全的交通服务。
首先，数据挖掘可以帮助智能交通系统实时监测交通流量。
通过收集交通信号灯、摄像头等设备的数据，系统可以分析出各个路段的车辆数量和流动情况。
这样，交通管理部门可以根据这些数据调整交通信号灯的时序，优化交通流量，减少拥堵现象的发生。
同时，这些数据还可以用于预测未来的交通流量，从而提前做好交通调度和规划。
其次，数据挖掘可以帮助智能交通系统实现智能驾驶。
智能驾驶是未来交通领域的一个热门话题，它可以通过车载传感器和摄像头等设备收集大量的数据，然后利用数据挖掘技术进行分析和处理。
通过对这些数据的挖掘，智能交通系统可以识别出道路上的障碍物、交通标志和行人等，从而实现自动驾驶的功能。
这不仅可以提高交通的安全性，还可以减少交通事故的发生。
此外，数据挖掘还可以帮助智能交通系统进行交通事故预测和分析。
通过对历史交通事故数据的挖掘，系统可以发现事故发生的规律和原因。
例如，系统可以分析出某个路段在特定时间段发生事故的概率较高，或者发现某个驾驶行为与事故之间存在一定的关联。
这样，交通管理部门可以根据这些分析结果采取相应的措施，提高交通的安全性。
另外，数据挖掘还可以帮助智能交通系统进行出行推荐。
通过对用户出行数据的挖掘，系统可以了解用户的出行习惯和喜好，从而为用户提供个性化的出行推荐。
例如，系统可以根据用户的出行目的和时间推荐最佳的出行路线，或者根据用户的喜好推荐附近的餐厅和景点等。
这样，用户可以更加方便和快捷地进行出行。
总之，数据挖掘在智能交通领域中的应用是非常广泛的。
通过对交通数据的挖掘和分析，智能交通系统可以提供更高效、更安全的交通服务。
同时，数据挖掘还可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况，制定合理的交通调度和规划。
数据挖掘技术在智能交通监控中的应用案例
数据挖掘技术在智能交通监控中的应用案例近年来，随着智能技术的不断发展和应用，智能交通监控系统逐渐成为城市交通管理的重要工具。
其中，数据挖掘技术作为一种有效的手段，被广泛应用于智能交通监控中。
本文将通过介绍几个实际应用案例，阐述数据挖掘技术在智能交通监控中的应用和价值。
案例一：交通流量预测交通流量预测是智能交通监控的重要应用之一。
利用数据挖掘技术，可以对历史交通数据进行分析和挖掘，通过建立模型预测未来交通流量的变化趋势。
例如，通过对历史上某路段的车辆流量、天气条件、时间等数据进行挖掘，可以建立一个预测模型，准确预测未来某个时间段该路段的交通流量，并提前做好交通调度和资源配置。
案例二：异常事件检测智能交通监控系统不仅需要实时监控交通状态，还需要能够及时发现和处理异常事件，如交通事故、交通违法行为等。
数据挖掘技术可以通过对实时交通数据的分析，快速检测出异常事件，并给出相应的预警提示。
例如，通过分析车辆速度、加速度、行驶轨迹等参数，可以识别出突然加速或急刹车等异常行为，及时发出警报并通知交通管理部门。
案例三：路径优化与推荐数据挖掘技术还可以在智能交通监控中应用于路径优化与推荐。
通过分析历史交通数据和实时路况信息，可以建立一个路径优化模型，为司机提供最优的行驶路线。
例如，根据交通拥堵情况、路面施工等因素，给出最短路径或者绕行建议，提高交通效率和减少行程时间。
案例四：交通事故分析交通事故分析是智能交通监控中的另一个重要应用领域。
借助数据挖掘技术，可以对历史交通事故数据进行分析和挖掘，发现事故发生的规律和因素，从而为交通管理部门提供科学的决策依据。
例如，通过对事故地点、时间、天气、车辆类型等数据进行关联分析，可以确定事故发生的主要原因，并制定相应的交通安全措施，减少事故发生率。
综上所述，数据挖掘技术在智能交通监控中具有广泛的应用价值。
通过对历史交通数据和实时交通数据的分析，可以为交通管理部门提供科学的决策支持，提高交通管理的效率和水平。
数据挖掘技术在智能交通导航中的应用案例
数据挖掘技术在智能交通导航中的应用案例智能交通导航系统是现代城市交通管理的重要组成部分，通过利用大数据和数据挖掘技术，可以有效提升交通效率，减少拥堵，优化路线规划等。
本文将以实际案例为例，探讨数据挖掘技术在智能交通导航中的应用。
一、背景介绍智能交通导航系统运用了GPS、地图等技术，能够在城市路网中为车辆提供实时的导航路线。
然而，由于道路、车流等因素的不确定性，传统的导航系统往往无法及时、准确地提供最优路线。
数据挖掘技术的应用可以通过大量的历史数据和实时数据分析，为导航系统提供更准确、更智能的导航建议。
二、案例分析我们以某城市的交通导航系统为例，介绍数据挖掘技术在智能交通导航中的具体应用。
1. 道路拥堵预测通过历史交通数据的分析，可以发现某些道路在特定时间段会出现拥堵现象。
基于这一发现，系统可以通过数据挖掘技术预测未来某一时刻某些道路的拥堵情况，并对导航路线进行相应调整，避开拥堵区域，提供更快速的导航建议。
2. 出行时间推荐通过对历史出行数据和实时交通数据的分析，可以得出某一时刻的交通状况，包括道路的畅通程度和拥堵状况。
基于这些信息，系统可以向用户推荐最佳出行时间，帮助用户避免高峰时段的拥堵，提供更便捷的导航服务。
3. 个性化路线推荐通过对用户历史导航数据的分析，系统可以了解到用户的出行偏好和习惯，例如用户偏好高速公路、避免经过市区等。
基于这些个性化信息，系统可以为每个用户提供个性化的路线推荐，满足用户的出行需求。
4. 交通事件识别通过对实时交通数据的分析，系统可以发现交通事件，例如事故、道路施工等。
基于这些信息，系统可以即时提供交通事件的提示和绕行建议，帮助用户避免因交通事件造成的延误。
5. 车辆流量预测通过对历史车辆流量数据的分析，系统可以预测某一时刻某条道路的车辆流量，包括高峰和低谷时段。
基于这些信息，系统可以为用户提供更准确的导航建议，避开高峰时段和拥堵路段，提供更快速的出行方案。
三、结论与展望数据挖掘技术在智能交通导航中的应用能够有效提升导航系统的性能和用户的出行体验。
智能交通系统中的人工智能算法与技术应用
智能交通系统中的人工智能算法与技术应用智能交通系统是一种基于先进的信息技术和人工智能算法的交通管理系统，旨在提高交通效率、减少交通事故、改善交通环境。
随着科技的不断进步，人工智能算法和技术在智能交通系统中的应用也越来越广泛。
一、智能交通系统中的图像识别技术图像识别技术是智能交通系统中最常用的人工智能算法之一。
通过使用计算机视觉技术，智能交通系统可以实时监测交通流量、识别车辆、行人和交通标志等。
例如，通过在路口安装摄像头，智能交通系统可以实时监测交通流量，根据交通情况智能调整信号灯的时间，以提高交通效率。
此外，智能交通系统还可以通过图像识别技术识别违规行为，如闯红灯、逆行等，从而提高交通安全。
二、智能交通系统中的数据挖掘技术数据挖掘技术在智能交通系统中的应用也十分重要。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，智能交通系统可以获得交通流量、拥堵情况、车辆速度等信息，从而进行交通管理和规划。
例如，通过对交通数据的分析，智能交通系统可以预测交通拥堵情况，提前调整交通路线，避免交通拥堵。
此外，智能交通系统还可以通过数据挖掘技术识别交通事故的原因，为交通安全管理提供参考依据。
三、智能交通系统中的智能优化算法智能优化算法是智能交通系统中的另一个重要组成部分。
通过使用智能优化算法，智能交通系统可以优化交通信号灯的时间、调度公交车的路线和车次等，从而提高交通效率。
例如，通过使用遗传算法，智能交通系统可以自动调整信号灯的时间，使得交通流量得到最优分配，减少交通拥堵。
此外，智能交通系统还可以通过智能优化算法优化公交车的路线和车次，提高公共交通系统的服务质量。
四、智能交通系统中的智能驾驶技术智能驾驶技术是智能交通系统中的一项重要技术。
通过使用人工智能算法和传感器技术，智能交通系统可以实现自动驾驶功能，提高交通安全和交通效率。
例如，智能交通系统可以通过使用激光雷达和摄像头等传感器技术，实时感知车辆周围的环境，进行自动驾驶。
此外，智能交通系统还可以通过使用人工智能算法，实现车辆之间的通信和协同驾驶，提高交通流量和交通安全。
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用随着现代交通系统的不断发展，人们已经开始思考如何更好地应对道路拥堵和交通事故等问题。
而数据挖掘技术的引入，为智能交通系统的实现提供了有效的途径。
一、数据挖掘技术的基础概念数据挖掘是一种将各种数据中的模式和信息提取出来的技术。
数据挖掘技术可以帮助用户解决大量数据处理的问题。
它主要有两个应用方面：一是用于数据分析和预测，另一个是用于探索性数据分析。
探索性数据分析的目的是从大量的数据中发现数据之间的关系，并且了解数据的结构和变量之间的关系。
而数据分析和预测则是用于预测数据的发展趋势，和预测未来的可能发展情况。
二、数据挖掘在智能交通系统中的应用智能交通系统是一种利用先进的通信、计算机和控制技术来实现交通管理、控制和信息服务的综合系统。
而数据挖掘技术在智能交通系统中的应用可以提高系统的智能化程度，从而可以让交通系统更加高效、安全和准确。
(一) 交通流量控制智能交通系统可以通过采集车流密度、车辆速度和路段通行数据等，对道路交通的情况进行实时监控和分析，为交通流量控制提供支持。
数据挖掘技术可以通过对这些数据的处理，实现对道路拥堵状况的预测，帮助交通运营者预测交通拥堵的情况，并及时采取相应的控制措施。
(二) 交通事故分析与预测智能交通系统可以分析和预测交通事故的发生情况，从而可以提高交通事故的预防和处理的效率。
数据挖掘技术可以通过对过往交通事故的分析，提取出事故发生的规律和特点，进一步预测未来可能发生交通事故的位置和时间。
(三) 车辆追踪和管理智能交通系统可以通过车辆追踪的技术，实时记录车辆的运行路线和运行状态，从而可以实现对车辆的管理和控制。
数据挖掘技术可以通过对车辆运行数据的分析，进一步提高车辆运行的效率和安全性。
三、应用挖掘技术的挑战与解决方案虽然数据挖掘技术在智能交通系统中有着巨大的应用潜力，但是在实际应用过程中，仍然存在一些挑战：(一) 数据质量问题出现了一些数据集中有很多噪声或缺失值等问题，导致数据挖掘模型的建立和应用存在困难。
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算法基本思想如下: l)将所有的交通流量数据按照流量值的大小,选择 K-Means算法作为聚类分段的基础算法(取k=3),采 用欧几里德距离作为聚类的距离函数; 2)根据上一步聚类,生成C1 、C2、C3三个簇。 3）经过两步聚类后,我们将一天的流量值聚为7个 簇。 4)计算各个簇的质心和质量,质心的横坐标为时间, 纵坐标为流量的平均值,簇的质量为簇中对象的个数, 按照质心的横坐标(时间)大小排序, 记t1 t2,t3,t4,t5,t6,t7； 对应的质量为m1,m2,m3,m4,m5,m6,m7; 5)按照公式1计算 ： ，即 tn mn tn tn tn1 tn mn1 _ mn
假设交通流为自由流,在长度为L的路段上有连续 进行的N辆车,其速度为V,由三个参数的定义可知: L L路段上的车流密度: K N N号车通过A断面的时间:
L t N
t
N号车通过A断面的交通流量: Q N 将以上各式整理得: Q KV 式中:Q---流量，辆/h; V---区间速度，km/h; K---密度，辆/km.
（3）辅助决策模块 该模块逻辑上主要由知识库、模型库、方法库、推 理机、咨询/解释系统和问题处理系统构成。 （4）模拟运行模块 该模块主要由问题发生器、情景分析、模拟、优化 和评价比较五部分构成。 （5）接口与会话管理模块 该模块通过可视化技术,提供易于被用户理解和使用 的,具有智能纠错、自我学习的界面系统,并提供自然 语言和人类思维式与计算机之间进行转换的功能。 总结： 该模型采用新一代的信息智能分析手段和决策支持理 论,综合知识工程、人工智能、数据挖掘技术等方面的 研究成果对交通信息进行智能分析,从而为动态交通管 理提供客观科学的依据。
例:某市的城西路是一条穿过市区的主干道,其中城西 路和经发大道以及和机场路的交叉路口是两个非常重 要的十字路口,其车流量大且交通地位高,其地理位置 和相互之间的关系如图3所示：
图3 路口示例 采用序列分割算法,对图3所示经发大道和城西路的向 南方向的来自iCentro View系统中某一天的交通流量 数据(线圈每隔5分钟采集一次数据,一天24小时共获 287个样本)进行分割,得出质心和质量分别为:
二、道路交通流量挖掘 1、问题分析 交通流量预测按照预测时间长短,可分为长期流量 预测(又称战略流量预测)和短时交通预测(一般预测 未来5分钟的流量);按照预测物件,可分为十字路口 流量预测和高速公路流量预测。图2是一个十字路 口的简化模型,其交通流量区别于路段上单点的交 通流量。
图2 十字路口的简化模型
2、交通流量预测算法 针对路口短时交通流量预测问题,采用基于交通 流量序列分割和神经网络组合模型的交通流量预测 CITFF(Combined Intersection Traffic Flow Forcast).CITFF算法首先采用聚类方法对交通流量 在流量和时间上进行模式划分,然后再采用神经网 络方法对各个交通流模式进行建模和预测。 2.1 交通流量序列分割 交通流量数据是时间序列的一种形式，最常用的 时间序列分割方法是逐段线性描述,即使用线性模 型对序列进行分割与逐段描述。本文采用基于流量 聚类的方法对交通流流量序列进行分割，选择K— Means聚类算法。
目录
交通流背景知识
道路交通流量挖掘
交通信息分道路某地点或某断面 的车辆、行人数量。通常仅指机动车交通量。它是 随时变化的,常以平均交通量、高峰小时交通量和设 计小时交通量作为代表性的交通流 。 智能交通业界常用3个参数来定量描述交通流： (l)交通流量,又称交通量,表示在单位时间内通过道 路指定断面的车辆数量,单位是辆/小时; (2)交通流速度,简称流速,表示交通流流动的快慢, 单位是米/秒或公里/小时; (3)交通流密度,表示交通流的疏密程度,即道路单位 长度上含有车辆的数量,单位是辆/公里。
这三个量之间的关系是一种三维关系,投影到三个二 维坐标系中即是速度--密度、交通量--密度和速度--交 通量之间的关系，如图1所示:
图1 交通量、速度以及密度关系图
根据不同的信息采集技术,道路交通数据分为道路 断面交通数据和道路路段交通数据： (l)道路断面交通数据是用安装在固定地点的交通 检测设备检测移动的车辆,获得的是检测设备设置点 的交通数据信息,一般得到交通流量、速度及占有率 等交通数据。 (2)道路路段交通数据是运用安装有车载设备(如 GPS)的车辆的移动位置获取交通数据信息,移动检测 设备记录车辆的移动信息,通过车辆的移动信息可计 算路段内的交通信息。
图4 交通流量序列分隔 在交通流量序列分割算法中,我们可以发现根据流量 和时间两个维度,先后使用聚类算法划分交通流量模式 是符合交通流量分布情况。
三、基于数据挖掘技术的智能交通信息分析与决策 系统模型设计
（1）交通数据仓库 构建交通信息数据仓库是本系统结构的核心,其实现 形式包括:数据采集与ETL(数据抽取、转换和装载)、数 据仓库管理系统、元数据管理系统三部分。在建模过程 中,考虑到智能交通领域涵盖范围广泛,要求数据仓库具 有很强的可伸缩性。 （2）信息智能分析模块。 在数据仓库基础上直接采用的智能化分析技术主要 有:联机分析处理、数据挖掘和知识发现技术。 联机分析技术的主要功能是进行多维数据分析和生 成报表,并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供给 决策人员。数据挖掘与知识发现技术是从海量数据中抽 取隐含的、潜在的有用知识的过程。知识发现是数据挖 掘的主要目的,也是新一代辅助决策系统的关键所在。
3)交通分布模式分析 采用有效的方法自动快速获取道路网络上交通流 的空间分布模式,根据交通流的空间分布特性,合理 划分路网交通子区。 4)道路交通安全分析 道路交通数据挖掘还包括道路交通安全相关的数 据挖掘,如交通事故的数据挖掘、道路交通犯罪的数 据挖掘等内容。这两部分内容的数据因为管理体制 的关系,目前相关数据分散在各区县公安分局、各保 险公司,并且其中大部分数据属于保密数据,不对外 公开。
智能交通数据挖掘技术研究中的几个关键方面： 1)交通流量预测 道路交通的变化过程是一个实时、非线性、高维、非 平稳随机过程,随着统计时段的缩短,交通流变化的随机 性和不确定性越来越强。 2)交通拥堵分析 各交通信息采集点采集的道路交通数据随着时间的推 移,已经形成了海量的道路交通数据库，针对大规模交 通数据设计更高效的数据挖掘算法对交通拥堵事件进行 分析成为建立交通拥挤预警和报警系统的关键技术之一。