公路隧道交通流的数据挖掘
基于数据挖掘的交通流特征分析
基于数据挖掘的交通流特征分析在当今社会，交通拥堵已经成为了许多城市面临的严峻问题。
为了有效地缓解交通拥堵，优化交通管理，深入了解交通流的特征至关重要。
数据挖掘技术的出现为我们提供了强大的工具，能够从海量的交通数据中提取有价值的信息，揭示交通流的内在规律和特征。
交通流数据的来源非常广泛，包括道路传感器、摄像头、GPS 设备等。
这些设备不断地收集着各种交通相关的信息，如车辆速度、流量、占有率等。
然而，这些原始数据往往是杂乱无章的，需要通过数据挖掘技术进行处理和分析。
数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤。
首先，需要对数据进行清理，去除噪声和错误的数据。
例如，由于设备故障或传输问题导致的异常数据点需要被识别和剔除。
然后，对数据进行集成和转换，使其具有统一的格式和标准，便于后续的分析。
在分析交通流特征时，时间维度是一个重要的考虑因素。
不同时间段的交通流具有明显的差异。
例如，早高峰和晚高峰期间，道路上的车辆流量会大幅增加，车速普遍降低；而在非高峰时段，交通流量相对较小，车速较为稳定。
通过对不同时间段的交通流数据进行分析，可以了解交通需求的时间分布规律，为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供依据。
空间维度的特征分析同样重要。
不同道路、路段的交通流情况存在显著差别。
一些主干道通常承载着较大的交通流量，而一些支路的流量相对较小。
此外，道路的几何形状、路口的设置等也会影响交通流的分布。
通过分析空间维度的交通流特征，可以优化道路网络的布局，合理分配交通资源。
交通流的速度特征是另一个关键方面。
车辆的速度不仅受到道路条件和交通流量的影响，还与驾驶员的行为有关。
通过数据挖掘，可以发现速度的分布规律，以及速度与其他交通参数之间的关系。
例如，当交通流量接近道路的通行能力时，车速会显著下降，甚至出现拥堵。
流量特征也是交通流分析的重点之一。
流量的大小直接反映了道路的繁忙程度。
通过对流量的长期监测和分析，可以预测未来的交通需求，为道路规划和建设提供决策支持。
高速公路交通流数据挖掘与分析
高速公路交通流数据挖掘与分析随着交通工具的发展和道路基础设施的改善，现代交通越来越便捷、快速，但也带来了更高的交通密度和更复杂的交通状况。
在这样的背景下，如何更好地利用交通数据对交通状况进行分析，对路网规划和管理提供科学依据，成为了现代交通领域的热门话题。
其中，高速公路交通流数据的挖掘与分析，尤为重要。
一、高速公路交通流数据的来源及特点高速公路交通流数据的来源就是高速公路上的交通工具。
高速公路上的交通工具可以通过一些设备或传感器来提供诸如速度、车道占用、通行量等数据，这些数据可以被收集并用于后续的分析。
但是，高速公路上的交通工具的速度、方向等信息都是瞬时变化的，因此高速公路交通流数据的采集和处理需要高效、准确的技术手段和算法。
高速公路交通流数据的特点主要表现为以下几个方面：1、交通流数据具有时空关联性，在时间上存在一定的周期性和规律性；2、数据量大，需要借助计算机技术进行处理和分析；3、存在较大的数据噪声和缺失值，需要进行数据处理和补齐；4、数据具有不确定性，需要通过统计学方法进行信度分析。
二、高速公路交通流数据的挖掘与分析方法为了更好地利用高速公路交通流数据对交通状况进行分析，需要借助一定的数据挖掘与分析方法。
常用的方法主要包括：1、时空交通流分析法时空交通流分析法是基于GIS空间技术和交通流量空间可视化技术，对交通地理信息数据进行加工处理，并实现交通流量和速度空间可视化效果的一种交通信息处理方法。
可以快速生成高速公路交通流特性的空间可视化效果，对交通状况有较好的了解。
2、因子分析法因子分析法是利用统计学方法将一组相关的变量转化为一组不相关的因子的一种方法，可以根据高速公路交通流量、速度、占用车道数等多个指标的变化，进一步识别和建立交通流量模型，从而预测交通状况的变化趋势，分析交通拥挤度、瓶颈点等问题。
3、聚类分析法聚类分析法是通过对交通流量数据进行分类分析，得到不同类别交通流量的特性分布，从而对高速公路交通流量进行分群和分类，更好地理解高速公路交通流量的空间分布规律。
公路隧道交通流的数据挖掘
2005 年 7 月J o u r nal of Cha n g πan U n iver s it y ( N at u ral Science Editio n )J ul y 2005文章编号 :167128879 ( 2005) 0420066204公路隧道交通流的数据挖掘许宏科 , 揣锦华 , 张 华 , 樊海玮(长安大学 信息工程学院 , 陕西 西安 710064)摘 要 :在阐述数据挖掘技术和方法的基础上 ,研究了基于统计理论的聚类方法。
利用微软 SQLSer v e r 2000 提供的聚类数据挖掘方法对某个公路隧道交通流的数据进行了聚类分析 ,并对数据结果进行了详细的解析 ,得到该隧道交通流的一些特性信息 ,如 : 何时该隧道交通流最大等 。
根据这些信息 ,可以针对不同的交通量特点安排隧道监控设备的控制方案及系统的维护方案 ,以保障公路 隧道交通的畅通和安全。
关键词 :交通工程 ;公路隧道 ;隧道监控 ;交通流 ;数据挖掘 ;聚类分析 中图分类号 : U 4911 112文献标识码 : AData min i ng of traff ic f l o w in roa d tunnelXU Ho n g 2ke , C H U A I J i n 2h u a , Z H A N G Zhao 2h u a , FA N Hai 2wei( S chool of Info r m atio n Engineering , Chang ’a n U n iver s it y , Xi ’a n 710064 ,China )Abstract : O n t h e ba s i s of e x po u n di n g t h e t e ch n olo g y a n d met h o d of dat a mi n i n g , t h i s p a p e r mai n 2 l y st udie s t he cl u st e r met ho d ba sed o n t he t heo r y of st ati stic s , a nal yze s t he t raff ic f l o w dat a of a ro a d t un nel by t he cl u st e r dat a mi ni ng met ho d of Micro sof t SQL ser ve r 2000 , ma ke s det a iled a 2 nal y si s of t he re sult a nd get s so me cha ract eri stic i nfo r matio n of t he t u nnel t raff ic f l o w , suc h a s t he ti me i nt e r val of ma xi mu m t raff ic f lo w . U si ng t hi s i nfo r matio n , t he co nt rol p ro j ect of t u n nel mo nito ri ng device s a nd t he syst e m mai nt e na nce p roject ca n be a r ra nge d rea so na bll y to qua r a n t e e hi g hwa y t u nnel t r aff ic s moo t h a n d securit y . 1 t a b , 3 fi g s , 6 ref s.K ey w ords : t raff ic e n gi n eeri n g ; hi g hwa y t u nnel ; t u n nel m o n ito r i n g a n d co n t r ol ; t r aff ic f l o w ; dat a mi n i n g ;cl u s t e r a n al y si s入 ,它已经广泛地应用于各个领域。
交通运输领域的数据挖掘技术
交通运输领域的数据挖掘技术随着现代交通运输体系的不断完善和流量的急剧增长，交通拥堵、安全问题等也成为了一个全球性的难题。
传统的人力监管方式已经无法满足现代交通运输体系的需求，数据挖掘技术的出现为交通领域带来了新的解决方案。
首先，数据挖掘技术在交通领域的应用可以远远超出我们的想象。
以公路交通为例，路况监测是交通管理的基础，这里面涉及到的数据类型有视频数据、车辆数据、卡口数据等多种格式的数据。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以准确快速的识别出交通拥堵、违规行驶等情况，从而提高交通管理效率。
其次，数据挖掘技术在智能交通中的应用也非常广泛。
随着智能汽车、自动驾驶等技术的快速崛起，大量的交通数据被实时采集和分析。
通过挖掘这些数据，我们可以了解行车轨迹、车辆速度、道路质量、车辆安全状况等信息，实现智能交通信号控制，降低交通拥堵，提高交通安全等效果。
最后，数据挖掘技术在物流领域也有着广泛应用。
随着电子商务、智能仓储等技术的普及，物流配送的效率和速度已经成为了衡量一个公司竞争力的重要指标。
通过对物流运输过程中产生的数据进行挖掘，优化物流配送路线、实现智能调度等，可以大大提高物流效率和降低成本。
当然，虽然数据挖掘技术在交通运输领域具有广泛的应用场景，但是也存在一些问题。
最主要的问题是数据质量和隐私保护问题。
在大规模采集交通数据时，数据质量的问题是必要考虑的。
同时，隐私保护也是交通领域数据挖掘技术面临的棘手问题，如何在挖掘数据和保护个人隐私之间找到平衡点，需要更多的研究和探讨。
综上所述，数据挖掘技术在交通运输领域的应用有着十分广泛的前景，可以帮助我们更好的了解和管理交通，提高运输效率和降低成本。
不过在应用过程中需要考虑数据质量和隐私保护等问题，相信随着技术的不断进步和应用的深入，在交通运输领域数据挖掘技术的应用前景将更加广阔。
数据挖掘技术在交通流分析中的应用研究
数据挖掘技术在交通流分析中的应用研究随着社会的不断发展，城市的交通越来越繁忙，交通拥堵问题日益严重。
为了解决这个问题，人们采取了很多措施，例如开辟新的交通道路、提供更多的公共交通工具、实施人行天桥和地下通道、限行限号等等。
但是，这些措施虽然可以缓解交通问题的恶化，但是却不能根本解决交通问题。
因此，需要更加精细的交通流数据分析和优化设计，从而为城市交通管理提供更高效、精准的指导。
本文主要探讨了数据挖掘技术在交通流分析中的应用，讨论了交通数据的采集、处理和分析方法，重点分析了数据挖掘在交通流分析中的应用案例。
一、交通数据的采集和处理交通数据的采集主要包括传统的交通监测和采用新兴的移动智能终端、无线传感器等手段来获取数据。
比较传统的方法是安装线圈、摄像头、传感器等设备收集车流轨迹数据、速度、车道占有时间等信息。
这些数据需要通过传输线路传递到中央控制台或者数据中心，然后再进行处理。
但是，这种方法存在数据精确度不高、监测频率较低等问题。
为了解决这些问题，近年来涌现出了很多新兴的数据采集技术。
例如，移动智能终端可以获取用户的位置、速度等信息，这些数据可以在无需用户操作的情况下随时获取。
而无线传感器技术可以在道路上分布设置，采集到实时的车流量、速度等信息。
这些新兴的数据采集技术大大提高了数据的准确性和采集频率，为数据挖掘提供了更为精细的数据基础。
采集好的交通数据还需要进行处理，主要包括数据清洗、建模和分析等步骤。
数据清洗可以去除数据中的噪声和一些无效数据，数据建模可以根据实际情况建立交通流模型，而数据分析则可以从数据中提取规律和特征，进而对交通流进行预测和优化。
二、数据挖掘在交通流分析中的应用数据挖掘在交通流分析中有很多应用。
其中最为常见的包括交通流预测、拥堵诊断、路径规划和路网优化等。
1.交通流预测交通流预测是指根据历史交通数据预测未来的交通状况。
在交通流预测中，数据挖掘技术可以用来发现交通数据中的规律和模式。
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术【论文】
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术摘要：随着计算机、物联网及传感技术快速发展，高速公路行业积累了海量数据，但针对交通大数据开展的分析及挖掘工作却很少，且未对海量数据中隐藏的有效信息进行充分挖掘。
鉴于此，分析了山西省交通行业数据分析及挖掘技术现有基础，并提出了下一步研究方向及典型应用展望。
关键词：大数据；分析及挖掘；交通行业1技术背景21世纪，伴随着信息技术和互联网的爆发式发展，人类进入大数据时代。
数据成为国家核心战略资源和社会财富[1]，全球范围内研究发展大数据、运用大数据推动经济发展成为大势所趋。
IBM公司研究报告表明，当前各行业数据的分析利用率极低，仅为1%。
交通行业数据虽然由于细粒度、连续性及信息丰富等优势具备大数据分析挖掘基础，但也由于数据增长快、覆盖面广、数据深度高、格式不统一、信息孤岛等原因，致使其分析挖掘比例更低。
因此，加快交通大数据的清洗、分析挖掘及应用等关键技术攻关，对积极响应国家大数据战略、交通强国战略，促进山西经济转型意义深远。
2现有基础2.1政策保障山西省通过加快组织建设与政策保障推动大数据技术推进，给予大数据产业系列政策支持，发展潜力指数位居全国前列。
2016年，山西省发布《山西省国民经济和社会发展第十三个五年（2016—2020年）规划纲要》和《山西省“十三五”战略性新兴产业发展规划》，明确构建现代综合交通运输体系，推动大数据、云计算等战略性新兴产业在交通运输、环保、国土资源等行业领域应用；2017年，山西省发布《山西省大数据发展规划（2017—2020年）》，力求在大数据战略实施上取得突破，促进全省经济转型发展；2019年，《山西省促进大数据发展应用2019年行动计划》再次明确“推进大数据在交通、旅游等民生领域应用不断深入”；2020年4月，山西省发布《山西省大数据发展应用促进条例》，要求推动经济社会各领域的数字化、网络化、智能化发展。
因此，山西省交通大数据产业化发展符合政策导向。
交通运输中的数据挖掘与分析
交通运输中的数据挖掘与分析在当今数字化时代，交通运输领域正经历着前所未有的变革。
随着各种传感器、智能设备和信息系统的广泛应用，海量的数据被不断生成和收集。
这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，通过数据挖掘与分析技术，我们能够深入洞察交通运输系统的运行规律，优化资源配置，提高运输效率，改善服务质量，并为决策提供有力支持。
数据挖掘与分析在交通运输中的应用范围广泛，涵盖了交通规划、运营管理、交通安全等多个方面。
在交通规划中，通过对人口分布、土地利用、出行需求等数据的分析，可以更准确地预测未来的交通流量和出行模式，从而合理规划道路网络和公共交通设施。
例如，利用聚类分析方法，可以将城市划分为不同的交通小区，根据每个小区的特点制定有针对性的规划方案。
在运营管理方面，数据挖掘能够帮助交通运输企业实现精细化管理。
比如，通过对公交车辆的运行数据进行分析，可以优化线路安排、调整发车频率，减少乘客等待时间，提高公交服务的满意度。
对于物流企业，分析货物运输的路径、时间和成本等数据，可以优化物流配送方案，降低运营成本，提高物流效率。
交通安全是交通运输领域的重要关注点。
借助数据挖掘技术，对交通事故的发生地点、时间、原因等数据进行分析，可以发现事故的高发区域和潜在的风险因素，从而采取针对性的措施进行预防和治理。
例如，通过关联规则挖掘，可能会发现某些道路条件和天气状况与事故发生的关联关系，为交通安全管理提供决策依据。
数据挖掘与分析在交通运输中的实现需要依赖多种技术和方法。
首先是数据采集技术，包括传感器、GPS 定位、视频监控等，这些技术能够实时获取交通运输系统中的各种数据。
然后是数据预处理技术，由于采集到的数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，需要进行数据清洗、转换和集成等处理，以确保数据的质量和可用性。
数据分析方法也是多种多样的。
统计分析方法可以对数据的基本特征和趋势进行描述，如均值、方差、频率分布等。
机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，则能够挖掘数据中的隐藏模式和规律。
交通管理中的数据挖掘应用
交通管理中的数据挖掘应用在当今快节奏的社会中，交通管理面临着日益复杂的挑战。
随着城市的不断发展和人口的增长，交通拥堵、事故频发等问题愈发严重。
为了有效地应对这些问题，提高交通系统的效率和安全性，数据挖掘技术正逐渐成为交通管理领域的重要工具。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取有价值的信息和知识。
在交通管理中，这些数据来源广泛，包括交通流量监测设备、道路摄像头、车载导航系统、公交卡刷卡记录等等。
通过对这些海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的规律和趋势，从而为交通管理决策提供有力的支持。
一、交通流量预测交通流量预测是交通管理中的一个关键环节。
准确地预测未来的交通流量，可以帮助交通管理部门提前做好规划和调度，有效地缓解交通拥堵。
传统的交通流量预测方法通常基于历史数据的统计分析，但其准确性往往受到多种因素的影响，如天气变化、节假日、突发事件等。
而数据挖掘技术的应用则可以大大提高预测的准确性。
例如，通过运用聚类分析算法，可以将不同的交通流量模式进行分类。
比如将工作日的流量模式与周末的流量模式区分开来，将不同季节的流量模式区分开来。
这样，在进行预测时，可以根据当前的日期和季节，选择相应的流量模式作为参考，从而提高预测的准确性。
另外，时间序列预测模型也是数据挖掘在交通流量预测中的常用方法。
通过对历史交通流量数据的时间序列进行分析，可以建立预测模型，预测未来一段时间内的交通流量。
同时，结合神经网络等深度学习技术，可以更好地捕捉数据中的非线性关系，进一步提高预测的精度。
二、交通事故分析交通事故是交通管理中的一个重要问题，不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会对交通秩序产生严重的影响。
通过数据挖掘技术对交通事故数据进行分析，可以找出事故发生的规律和原因，从而采取针对性的措施来预防事故的发生。
首先，可以对事故发生的地点进行分析。
通过空间数据分析技术，找出事故多发地段，并分析其周边的道路条件、交通设施等因素，为改善道路设计和交通设施提供依据。
交通工程中的数据挖掘与分析
交通工程中的数据挖掘与分析在当今快节奏的社会中，交通工程领域面临着日益复杂的挑战和需求。
随着城市化进程的加速、交通工具的多样化以及人们出行方式的改变，如何有效地管理和优化交通系统成为了一个关键问题。
而数据挖掘与分析技术的出现，为解决这些问题提供了强大的工具和方法。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取有价值的信息和知识。
在交通工程中，这些数据来源广泛，包括传感器、摄像头、GPS 设备、票务系统等等。
这些数据蕴含着丰富的信息，例如车辆的行驶轨迹、交通流量的变化、出行时间和路线的选择等等。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以深入了解交通系统的运行状况，发现潜在的问题和规律，并为制定科学合理的交通政策和规划提供依据。
首先，让我们来看看交通流量预测。
准确的交通流量预测对于交通管理部门来说至关重要。
通过分析历史交通流量数据，结合天气、节假日等因素，可以建立预测模型，预测未来一段时间内的交通流量。
这有助于提前采取措施，如调整信号灯时间、部署警力等，以缓解交通拥堵。
在数据挖掘中，聚类分析也是一种常用的方法。
可以将交通流量相似的路段或区域进行聚类，从而更好地了解交通模式和特点。
例如，我们可能会发现某些区域在工作日的早晚高峰时段交通流量较大，而在周末则相对较小。
根据这些聚类结果，可以有针对性地制定交通管理策略，如在高峰时段增加公交班次、设置潮汐车道等。
另外，关联规则挖掘也能为交通工程带来很多帮助。
通过分析不同交通因素之间的关联关系，我们可以发现一些有趣的规律。
比如，当某个路口的交通流量超过一定阈值时，相邻路口往往也会出现拥堵。
基于这样的关联规则，可以提前采取措施，避免拥堵的扩散。
数据挖掘还可以用于交通事故分析。
通过对大量交通事故数据的挖掘，我们可以找出事故发生的时间、地点、原因等方面的规律。
例如，某些路段在夜间事故发生率较高，可能是因为照明不足；某些类型的车辆更容易发生事故，可能与车辆的性能或驾驶员的行为有关。
道路交通流数据挖掘研究的开题报告
道路交通流数据挖掘研究的开题报告一、研究背景随着城市化进程的不断加快，道路交通问题越来越受到重视。
道路交通流数据是指车辆行驶过程中在路段上的运动态势信息，包括车辆的数量、速度、密度、流量等参数。
这些信息对于研究交通拥堵、优化道路运输、制定交通政策等方面有着重要的意义。
然而现有的道路交通流数据通常以原始数据的形式呈现，需要通过数据处理和挖掘才能实现对交通现象的研究和分析。
数据挖掘技术是一种从大规模数据中自动提取知识和信息的过程。
在道路交通领域，数据挖掘技术可以用于数据预处理、聚类、分类、关联规则挖掘等方面。
例如，可以通过对道路交通流数据进行挖掘，发现交通拥堵的时段、地区及原因，制定相应政策措施，提高道路运输效率和安全性。
二、研究目的和意义本研究旨在探索并实现一套基于数据挖掘技术的道路交通流数据处理和分析方法。
具体目标包括：1.对原始的道路交通流数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、采样等操作；2.利用数据挖掘算法对处理后的交通流数据进行分析，包括聚类、分类、关联规则挖掘等操作；3.基于分析结果，提供交通拥堵预警、交通规划和优化建议等服务，为相关部门和公众提供参考。
本研究的意义在于，通过对道路交通流数据的深入挖掘和分析，可以为城市交通规划和管理提供重要的参考和支持，有利于缓解交通拥堵问题，提高道路运输效率和安全性。
三、研究内容本研究的主要内容包括：1.数据预处理。
对原始的道路交通流数据进行清洗、去噪、采样等预处理，使其达到可分析的条件。
2.数据分析。
利用数据挖掘算法对处理后的交通流数据进行分析，包括聚类、分类、关联规则挖掘等操作，提取其中的有用信息。
3.结果展示。
基于分析结果，设计和实现一套交通拥堵预警、交通规划和优化建议等服务系统，向相关部门和公众提供参考。
四、研究方法1.数据收集。
收集道路交通流数据，并进行预处理，使其符合数据挖掘算法的要求。
2.数据挖掘算法。
基于收集到的数据，使用聚类、分类、关联规则等数据挖掘算法进行分析。
交通工程中的数据挖掘技术应用
交通工程中的数据挖掘技术应用在当今社会，交通工程领域正经历着深刻的变革，数据挖掘技术的应用成为了推动这一变革的关键力量。
随着城市化进程的加速和交通运输需求的不断增长，如何有效地管理和优化交通系统成为了一个亟待解决的重要问题。
数据挖掘技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，通过对大量交通数据的分析和挖掘，可以揭示隐藏在数据背后的规律和模式，为交通规划、管理和运营提供科学依据和决策支持。
一、交通工程中数据的特点交通工程中的数据具有多样性、海量性、时空相关性和动态性等特点。
多样性体现在数据来源的广泛，包括传感器、监控摄像头、GPS设备、收费系统等。
这些数据源提供了不同类型的数据，如车辆速度、流量、道路占有率、出行时间等。
海量性则是由于交通系统的复杂性和大规模性，产生的数据量巨大，需要高效的处理和存储技术。
时空相关性指的是交通数据在时间和空间上存在着密切的关联，例如不同时间段和不同路段的交通状况相互影响。
动态性表现为交通状况随时在变化，数据也需要实时更新和处理。
二、数据挖掘技术在交通工程中的应用领域1、交通流量预测准确预测交通流量对于交通管理和规划至关重要。
通过数据挖掘技术，可以分析历史交通流量数据、天气情况、节假日等因素与交通流量的关系，建立预测模型。
例如，使用时间序列分析、神经网络等方法，预测未来一段时间内的交通流量，为交通信号灯控制、道路施工安排等提供决策依据。
2、交通拥堵识别与分析利用数据挖掘算法对实时交通数据进行处理，能够快速识别交通拥堵的发生地点和严重程度。
通过分析拥堵的形成原因，如事故、道路施工、车流量过大等，采取相应的疏导措施，如调整信号灯时间、发布交通诱导信息等，缓解拥堵状况。
3、出行行为分析了解居民的出行行为对于优化交通规划和服务具有重要意义。
数据挖掘可以分析居民的出行方式选择、出行时间、出行目的地等信息，揭示出行规律和偏好。
基于这些分析结果，可以合理规划公交线路、优化交通设施布局，提高交通服务的质量和效率。
公路交通安全数据挖掘与预测方法研究
公路交通安全数据挖掘与预测方法研究随着社会的发展和人民生活水平的不断提高，交通事故也越来越多，给人们的生命财产带来了严重的损失。
公路交通事故的发生不仅给现场的人员造成了巨大的危害，而且也给社会带来了不可估量的影响。
因此，如何进行公路交通安全数据挖掘和预测成为了重要的研究领域，本文将详细介绍有关此领域的研究方法和技术手段。
一、公路交通安全数据挖掘的意义公路交通安全数据挖掘就是运用计算机与数学统计学等方法对公路交通事故数据进行分析，挖掘数据内在的规律性和相关性，以获得有用的信息，并进而提高交通事故的预测能力。
公路交通安全数据挖掘的意义在于：1. 提高交通事故的预测能力：通过数据挖掘，可以对交通事故数据进行统计分析和数据建模，挖掘出内在的规律性和相关性，进而建立交通事故预测模型，提高交通事故的预测能力。
2. 降低交通事故发生率：通过对交通事故数据的挖掘，可以了解交通事故发生的特征和规律，提高人们的交通安全意识，从而降低交通事故发生率。
3. 精准治理交通安全问题：通过数据挖掘，可以了解交通事故发生的时间、地点、类型等信息，从而帮助交通管理部门制定针对性的交通安全管理措施和治理方案。
二、公路交通安全数据挖掘方法公路交通安全数据挖掘方法主要包括数据处理、数据预处理、数据清洗、数据分析、数据挖掘建模及可视化分析。
1. 数据处理：公路交通安全数据处理主要包括数据搜集、整理、存储和管理等一系列活动。
同时需要针对数据的特征和需求进行分类，以便后续进行数据的分析和建模。
2. 数据预处理：公路交通安全数据处理之前，需要对数据进行一些处理，以便更好地进行后续数据挖掘和分析。
数据预处理包括数据采样、数据去噪、数据缺失值填充、数据标准化等一系列操作。
3. 数据清洗：公路交通安全数据清洗是指对数据进行清理，去除一些无用的或者重复的数据。
同时，需要进行数据的分类和去重等操作。
4. 数据分析：公路交通安全数据分析是指通过对挖掘对象的深入了解，挖掘数据中所含有的规律和信息，寻找数据内在的联系方程式等关系，从而找出数据的内在逻辑和规律性。
交通运输数据挖掘与分析
交通运输数据挖掘与分析随着城市化进程的加速，交通运输问题变得日益突出。
如何合理规划交通路网，优化交通运输系统，成为了各地政府和交通相关部门亟需解决的难题。
幸运的是，我们现在拥有了强大的数据挖掘和分析技术来辅助交通决策，提供有效的解决方案。
首先，交通运输数据的采集是数据挖掘与分析的第一步。
无论是车辆定位系统、ETC收费系统、智能交通监控摄像头，还是移动电话信号、公共交通IC卡等，都能提供宝贵的交通运输数据。
通过这些数据，我们可以获得车辆行驶速度、路段通行能力、交通拥堵情况等重要信息。
数据的多样性和丰富性是数据挖掘与分析的基础，也为后续的模型建立和结果分析提供了便利。
其次，数据的清洗和预处理是数据挖掘的关键。
数据采集到的原始数据通常包含噪声、缺失值和异常值，需要通过数据清洗和预处理技术进行处理。
在交通运输数据中，噪声可能来自于设备的误差或异常情况，缺失值可能由于设备故障或信号丢失造成。
通过使用插值或回归等方法填充缺失值，并通过统计学方法检测和处理异常值，可以提高数据的可靠性和准确性。
然后，通过数据挖掘的技术和方法，我们可以从交通运输数据中发现隐藏的规律和关联。
例如，使用聚类分析可以将道路划分为不同的交通流动模式，进一步研究道路的流量变化和拥堵情况。
关联规则分析可以发现道路之间的相互影响，从而提供更好的路网优化方案。
时间序列分析可以预测未来道路交通状况，为交通运输管理提供决策支持。
通过数据挖掘和分析，我们可以更好地理解交通运输数据背后的意义，为交通规划和交通管理提供合理的参考。
最后，数据挖掘和分析可以帮助交通运输系统进行优化和改进。
在交通规划阶段，通过分析交通流量、时空特征等数据，可以确定道路改建、新建的需求和方向。
在交通管理阶段，通过实时监测和分析交通数据，可以及时采取交通管制和调控措施，缓解拥堵状况，提高交通效率。
在交通运维阶段，通过分析历史数据，可以进行事故预警和交通事故疏导，提高道路安全性。
数据挖掘和分析为交通运输系统的改进和升级提供了科学的依据和指导。
公路交通流量调查与交通拥堵分析方法
公路交通流量调查与交通拥堵分析方法公路交通拥堵是现代城市面临的一大难题，而了解交通流量和分析拥堵原因则是解决这个问题的第一步。
因此，进行有效的交通流量调查和拥堵分析方法显得尤为重要。
本文将介绍公路交通流量调查的一般方式以及常用的交通拥堵分析方法。
一、公路交通流量调查公路交通流量调查是获得交通网络中车辆数量和运行状态的数据的过程。
它不仅可以为后续的交通拥堵分析提供基础数据，还可以用于规划道路建设、监测交通状况、制定交通管理政策等。
下面是几种常见的公路交通流量调查方式：1. 人工计数法这种方法是一种较为传统且普遍采用的调查方式。
调查人员在指定地点观察，用点击器或计数纸记录过往车辆的数量和车型。
进行一段时间的记录后，通过统计计算得到车流量的平均值。
虽然这种方法费时费力，但数据的准确性较高。
2. 电子计数法随着科技的发展，利用电子设备进行交通流量调查的方式也越发普遍。
例如，通过在道路上安装地感线圈和摄像头来自动记录经过的车辆信息。
这种方法省时省力，且可以实时监测交通状况，但需要一定的技术和设施投入。
3. 移动通信数据法近年来，借助移动通信数据进行交通流量调查的方法也逐渐流行起来。
由于大多数车辆携带手机，可以通过手机信令数据分析车辆移动情况和速度。
这种方法不需要额外安装设备，可以实时获取大范围的交通数据，但需要注意与个人隐私的关系。
二、交通拥堵分析方法在获取了交通流量数据后，分析拥堵原因是解决交通拥堵问题的关键步骤。
下面是几种常见的交通拥堵分析方法：1. 建立交通流模型通过建立交通流模型，可以模拟和预测交通流的运行情况。
模型通常基于不同的假设和算法，考虑车辆行驶速度、道路容量、交通信号等因素，通过模拟不同交通状况下的路段拥堵情况，帮助分析交通拥堵的原因和解决方案。
2. 空间分析方法利用地理信息系统（GIS）和空间分析方法，可以将交通数据与地理环境相结合，探索拥堵的空间分布规律和影响因素。
例如，通过分析道路网的结构和道路通行能力，找出容易出现拥堵的瓶颈路段，并提出相应的优化建议。
隧道出入口过渡段交通流参数分析
隧道出入口过渡段交通流参数分析摘要：路段上运动的行人或运行的车辆构成行人流或车流，当没有特殊的定义时，交通流被称为交通流。
交通流的定性和定量特征称为交通流特性。
描述交通流特性的一些物理量称为交通流参数，参数的变化规律反映了交通流的基本特征。
交通流的基本参数包括交通量、速度和密度。
宏观交通流的特点是交通量、速度和密度。
微观交通流的特征是车头时距、位置、速度和车头时距。
根据相关数据调查和基本理论分析，选取交通量、车速、车头时距三个参数对交通流特征进行分析。
关键词：交通流特性；交通流参数；特性分析1交通量影响因素（1）交通量理论交通流量（Trafficvolume）是指在单位时间内，通过道路某一点、某一断面或某一条车道的交通实体数，以Q表示。
Q=N/T式中：T—观测时间N—T时间内通过的交通实体数（车辆数）统计过程中，存在不同车型的换算要求，根据相关的专业材料。
（2）隧道路段的交通量分布特性西柞高速隧道长度为378m，调查数据采集点设置：隧道进口，隧道中间位置、隧道出口。
其进口与普通圆曲线相接，曲线长84m，之后为缓和曲线、直线；出口连接普通直线段。
连续观测时间段内，隧道进口处车辆数为790veh（折算后），剔除第一个车头时距非常大的异常数据，经计算其进口处小时交通量为357veh/h；中间位置车辆数为971veh，剔除第一个车头时距非常大的异常数据，计算得其小时交通量为459veh/h；出口处车辆数为930veh，剔除车头时距为0的异常数据，车辆数为912veh，经计算，获得出口位置小时交通量423veh/h。
隧道3个数据采集点的交通量/h数据。
通过调查统计发现，中间位置的小时交通量最大，然后依次是出口的小时交通量、进口的小时交通量。
其主要原因为：驾驶人发现隧道后，会一定程度上采取制动行为，导致交通流发生变化，从而进口处的交通量较小；进入隧道后驾驶员逐渐适应洞内环境，交通流逐渐稳定导致中间调查位置小时交通量最大；当驶出隧道出口位置的时候，再次发生明暗反应导致驾驶员警惕性提高开始采取制动处理，导致出口交通流量相较于中间位置变少。
高速交通流量数据挖掘与分析技术研究
高速交通流量数据挖掘与分析技术研究随着城市化进程的加快和人口持续增长，交通拥堵问题日益严重，给出行带来了不小的困扰。
为了解决这一问题，高速交通流量数据的挖掘与分析成为了当前交通管理的重要课题。
本文将探讨高速交通流量数据挖掘与分析技术的研究现状和发展趋势。
一、高速交通流量数据的特点高速交通流量数据的特点决定了对其进行挖掘和分析时需要考虑的因素。
首先，高速交通流量数据以时间序列的形式呈现，包含大量的车辆信息、速度信息和密度信息等。
其次，高速交通流量数据的规模庞大，需要借助计算机和相关技术对其进行有效处理和分析。
此外，考虑到高速公路通行的具有时空特性的交通流，需要综合考虑诸多因素，如交通事故、天气状况和道路状况等。
二、高速交通流量数据的采集和处理高速交通流量数据的采集和处理是进行挖掘和分析的前提。
目前，常用的高速交通流量数据采集方式包括车载GPS定位、高速公路收费站流量统计和道路交叉口流量监测等。
而在数据处理方面，可以利用传统的统计方法、机器学习方法和数据挖掘方法对数据进行预处理、分析和建模。
此外，还可以借助大数据和云计算等先进技术加快数据的处理速度和分析效果。
三、高速交通流量数据的挖掘与分析技术1. 时序模型分析时序模型分析是针对高速交通流量数据进行的主要分析方法。
通过分析时间序列数据的趋势、周期性和相关性等特征，可以预测未来的交通流量变化趋势，并据此制定合理的交通管理策略。
常用的时序模型包括ARIMA模型、季节性模型和灰色模型等。
2. 空间分布分析高速交通流量数据的空间分布特征对于交通管理和规划具有重要意义。
通过对交通流量数据的空间分布进行分析，可以找出交通瓶颈、研究道路规划和交通优化等问题。
常用的空间分布分析方法包括核密度估计、空间插值和空间聚类等。
3. 数据挖掘算法数据挖掘算法在高速交通流量数据的分析中起到至关重要的作用。
常用的数据挖掘算法包括聚类算法、关联规则挖掘和分类算法等。
通过这些算法，可以挖掘出高速交通流量数据中的隐藏规律和关联性，为交通管理人员提供科学的决策依据。
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系统是一种基于计算机和通信技术，用于监控、管理和优化交通流的系统。
随着城市化的进程加快，交通拥堵等问题日益突出，智能交通系统变得越来越重要。
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用，对于实现交通信息的实时监控、分析和预测具有重要意义。
数据挖掘技术在智能交通中的应用实时交通信息监控数据挖掘技术可以对交通数据进行实时监控和分析，通过对各种传感器数据的整合和处理，可以实时监测道路交通流量、车速、通行时间等指标，帮助交通管理部门及时调整交通信号灯、路况提示等，优化交通流畅度。
交通数据分析与预测数据挖掘技术可以对历史交通数据进行深入分析，挖掘出交通流量的规律性，预测未来交通状态，为交通管理部门提供科学的决策参考。
通过机器学习算法，可以建立交通流量预测模型，帮助实时预测道路拥堵情况，提前采取措施缓解交通压力。
路况智能优化基于数据挖掘技术，智能交通系统可以智能优化路况，根据实时交通数据和历史数据分析，提供最优的交通指引和路线规划。
通过智能导航系统，可以实时调整导航推荐路线，避开交通拥堵区域，提高行车效率。
交通安全管理数据挖掘技术还可以用于交通事故预测与管理，通过分析事故发生的规律，预测潜在的交通危险区域，提前采取安全措施，减少交通事故发生率。
同时，数据挖掘技术还可以帮助交通管理部门对交通违章行为进行分析，加强交通执法力度，维护道路交通秩序。
总结数据挖掘技术在智能交通系统中发挥着重要的作用，通过对大数据的分析和挖掘，可以实现交通信息的实时监控、分析和预测，优化交通流畅度，提高交通安全性。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据挖掘技术在智能交通领域的应用前景将更加广阔，有望为城市交通管理带来更多的智能化和便利性。
面向高速公路交通流量预测的数据挖掘技术研究
面向高速公路交通流量预测的数据挖掘技术研究随着城市化的发展和人们生活水平的提高，私家车的数量和速度都在不断增加，高速公路交通成为人们日常出行的重要方式之一。
高速公路的路况对人们的出行和经济发展都有着重要的影响。
因此，对高速公路交通流量预测的研究越来越受到关注。
传统的交通流量预测方法主要采用数学模型和统计学模型，但是这些方法的预测准确率低，无法应对复杂的道路交通环境。
而数据挖掘技术的出现为高速公路交通流量预测提供了新的思路和方法。
一、数据挖掘技术在高速公路交通流量预测中的应用数据挖掘技术是从大量数据中寻找规律、模式和趋势的一种方法。
在高速公路交通流量预测中，数据挖掘技术可以分析历史交通数据，从中找出交通流量与时间、天气、特定活动等因素的关系。
数据挖掘技术主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据建模等环节。
其中，数据清洗是保证数据准确性和一致性的关键步骤，数据集成是将来自不同来源的数据整合到一起，数据转换是将数据转化为可以被机器学习算法处理的格式，数据建模是通过机器学习算法构建预测模型。
二、传统的高速公路交通流量预测方法存在的问题传统的高速公路交通流量预测方法主要采用时间序列分析、回归分析等数学模型和统计学模型。
这些方法的缺点是计算速度慢，预测准确率低。
在预测过程中，这些方法只能利用有限的历史交通数据进行预测，无法充分考虑外部因素对交通流量的影响，如天气、特定活动等。
这些因素往往对交通流量产生巨大的影响，而传统的方法难以准确预测这些影响进而导致预测准确率低。
三、数据挖掘技术在高速公路交通流量预测中的亮点相比传统方法，数据挖掘技术有以下亮点：1. 能够充分考虑外部因素对交通流量的影响。
可以通过分析历史交通数据和天气、特定活动等外部因素的关系，构建复杂的预测模型，从而提高预测准确率。
2. 可自动学习、发现规律和模式。
机器学习算法可以自己发现历史数据中的规律和模式，并利用这些规律和模式进行预测，而传统方法需要人工指定模型。
交通流量管理中的数据挖掘技术
交通流量管理中的数据挖掘技术在当今快节奏的社会中，交通流量的管理成为了城市发展和人们生活质量提升的关键因素。
随着科技的不断进步，数据挖掘技术在交通流量管理领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中找出有价值的信息和模式。
在交通领域，这些数据来源广泛，包括道路上的传感器、摄像头、交通管理系统中的记录，甚至是移动设备的定位数据等。
通过对这些海量数据的挖掘和分析，我们能够深入了解交通流量的特征和规律，从而为更有效的管理提供支持。
首先，数据挖掘技术可以用于交通流量的预测。
通过分析历史数据中的时间、天气、节假日等因素与交通流量的关系，建立起预测模型。
比如，我们发现每逢周末，城市中心区域的交通流量会比工作日减少；在下雨天，道路通行速度会明显下降。
基于这些发现，预测模型能够对未来的交通流量进行较为准确的估计。
这对于交通管理部门提前制定疏导策略、优化信号灯设置以及合理调配警力资源等具有重要意义。
其次，数据挖掘能够帮助我们识别交通拥堵的热点区域。
通过对实时数据和历史数据的综合分析，可以找出那些经常出现拥堵的路段和交叉口。
这些热点区域往往是交通管理的重点关注对象。
一旦确定了这些区域，就可以针对性地采取措施，如增加车道、优化道路设计、加强交通执法等，以缓解拥堵状况。
再者，数据挖掘技术在优化交通信号灯控制方面也大有用武之地。
传统的信号灯控制通常采用固定的时间设置，无法根据实时的交通流量进行灵活调整。
而利用数据挖掘，可以根据不同时间段、不同方向的交通流量变化，动态地优化信号灯的时长。
例如，在早高峰时段，增加主干道绿灯时间，减少支干道绿灯时间，以提高道路的通行效率。
另外，数据挖掘还可以用于交通事故的分析和预防。
通过对事故发生地点、时间、天气、道路条件等因素的挖掘，找出事故发生的规律和潜在的风险因素。
比如，某个弯道在夜间事故频发，可能是因为照明不足。
针对这样的情况，可以采取改善照明、设置警示标志等措施，降低事故发生的概率。
高速公路交通拥堵的数据挖掘与预测研究
高速公路交通拥堵的数据挖掘与预测研究近年来，随着城市化的不断推进和人们生活水平的提高，私家车的普及率不断攀升。
尤其是在中国，汽车已经成为人们日常出行的必备交通工具，而高速公路作为其最主要的出行方式，也在不断发展。
然而，随着私家车数量的不断增加，高速公路交通拥堵问题也越来越严重。
每逢节假日或者是一些突发事件时，高速公路常常成为车辆拥堵和交通事故的集中地。
这不仅给人们出行带来很大的麻烦，同时也会严重影响城市的经济发展。
因此，如何有效预测高速公路交通拥堵状况，提醒司机避开高峰期，以减少交通事故的发生，一直是一个很重要的课题。
而数据挖掘技术，正是对这个问题进行预测研究的一个非常有希望的方法。
首先，我们可以通过数据挖掘技术来对高速公路交通流量进行分析，并挖掘出其潜在的规律和趋势。
通过对交通流量的监测和收集，我们可以得到如下数据：时间、地点、车型、车速、车流量等。
这些数据可以用来进行统计分析，进而得到交通流量的特征。
然后，我们可以运用数据挖掘算法来对这些特征进行分类和预测。
例如，我们可以利用分类算法对交通流量进行分类，识别出不同类型的车辆，从而为交通管理部门制定不同优化措施提供重要依据。
而利用预测算法，我们可以预测出未来一段时间内交通流量的变化情况，从而提前做好相应的交通管理准备。
此外，为了更加精确地预测交通拥堵情况，我们还可以运用一些高级数据挖掘技术，如神经网络、模糊逻辑、量子计算等，对交通流量进行深度学习，并从中挖掘出更多的信息。
这些信息可以帮助我们更好地理解交通拥堵的成因，进而提出更加有效的解决方案。
因此，数据挖掘技术对于高速公路交通拥堵的预测研究和解决方案提出具有重要的意义。
只有通过运用先进的数据挖掘技术，对交通流量数据进行深入分析和研究，我们才能更好地预测和解决高速公路交通拥堵问题，进而为人民出行带来更多的便利和安全。
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关 注 。其研 究 目标 主 要 是发 展 有关 的方 法 论 、 论 理
和工 具 ， 大量 数 据 中 提取 有 用 的知 识 和 模 式 。数 从 据挖 掘 最初应 用 在 商 业 领域 ， 随 着研 究 的不 断深 但
收 稿 日期 ： ０ ４０ — ９ ２ ０ — ３１
道交 通控 制 和交通 信 息处 理方 面 的应 用进 行探 讨 。
归 纳方 法 ， 括信 息 方法 （ 包 决策 树方 法 ） 集合 论 、 方 法 ； 生 物技 术方 法 ， 括 神 经 网络 方 法 、 传 算 仿 包 遗
法； 公式 发 现 ， 括 物 理 定 律 发 现 系 统 Ｂ ＯＮ、 包 ＡＣ 经 验 公式 发现 系统 Ｆ Ｄ； 计 分 析 方 法 ； 糊 数 学 方 Ｄ 统 模 法； 可视 化 技术 。在 实 际应 用 中 ， 常将 上 述几种 方 通 法 和 技术综 合使 用 ， 以解 决 问题 。
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Ｖｏ１ ２ ＮＯ ４ ．５ ．
Ｊ ｌ ０ ５ ｕｙ ２ ０
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文 章 编 号 ：６ １８ ７ （ ０ ５ ０—０ ６０ １ ７ — ８ ９ ２ ０ ） ４０ ６ — ４
公 路 隧 道 交 通 流 的 数 据 挖 掘
华 许 宏 科 ，揣 锦 华 ，张 熠 ， 樊 海 玮
７１ ０６ （ 安 大学 信 息 工 程 学 院 ， 西 安 ０ ４） 长 陕 西
ｌ ｔ ｉｓ ｔ ｌ ｔ ｒ ｍｅ ｈｏ ａ ｅ ｈ ｈｅ ｒ ｔ ｔｓ ｉｓ，ａ ａｌ ｅ ｈ ｒ ｆ ｉ ｌ ｙ ｓ ｕｄ ｅ ｈｅ ｃ ｕｓ ｅ ｔ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ｔ ｅ ｔ ｏ ｙ ｏｆｓ ａ ｉｔｃ ｎ ｙｚ ｓ ｔ ｅ ｔａ ｆｃ ｆｏｗ ｔ ｄａ ａ ｏｆａ
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第 ２ ５卷 第 ４期
２０ ０ ５年 ７ 月
长安 大 学 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｈｎ ’ ｉ ｒｉ （ ａｕａ Ｓｉ ｃ Ｅ ｉｏ ） ０ ｒａ ｏ ａ ｇ ｎＵｎ ｅｓ ｙ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅ ｄ ｉ Ｃ ａ ｖ ｔ ｅ ｔｎ
隧道 交通 的畅通 和安 全 。
关 键 词 ： 通 工 程 ； 路 隧道 ； 道 监 控 ； 交 公 隧 交通 流 ； 据 挖 掘 ； 类 分 析 数 聚
中 图 分 类 号 ： ９ ． １ Ｕ４ １ １ ２
文献 标识 码 ： Ａ
Ｄａ ａ ｍ ｉ ｎｇ ｏ ｒ ｆ ｉ ｌ ｗ ｎ ｒ ａ ｕ ｅ ｔ ｎｉ ｆｔ ａ ｆｃ ｆｏ ｉ ｏ ｄ ｔ ｎｎ ｌ
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果进 行 了详 细的 解析 ， 到该 隧道 交通 流的 一 些特 性信 息 ， ： 时该 隧 道 交通 流 最 大等 。根 据 这 得 如 何
些 信 息 ， 以 针 对 不 同 的 交 通 量 特 点 安 排 隧道 监 控 设 备 的 控 制 方 案 及 系统 的 维 护 方 案 ， 保 障 公 路 可 以
应 用 却极 少 。
科 。它 作 为 目前 国际上数 据库 和信 息 决策 领域 最前 沿 的研 究方 向之 一 ， 引起 了学 术 界 和 工业 界 的广 泛
本 文将 数据 挖掘 技术应 用 到公 路 隧道 交通 控 制 中。通过 研究 数 据挖 掘 中 聚类 分 析 的理 论 和 方 法 ， 在 Ｓ ｅｖ ｒ２ ０ ＱＬ Ｓ ｒｅ ０ ０平 台 上 ， 某 个 公 路 隧 道 交 通 对 流 的数据 进行 聚类 分 析 。对数据 挖 掘技 术 在公 路 隧
第 ４期
许 宏科 ， ： 等 公路 隧道 交通 流 的数据 挖掘
６ ７
１ 数 据挖 掘 技 术
数 据挖 掘 （ ｔ Ｍｉｉｇ 就是 从 大 量不 完 全 的 、 Ｄａａ ｎｎ ） 有噪声 的、 模糊 的 、 随机 的数 据 中提取 隐含 在其 中潜 在而 有用 的信 息和 知识 的过 程 。它不 仅是 面 向特定 数据 库 的简单 检索 查 询 调 用 ， 且 要 对 这些 数 据 进 而 行微 观 、 中观 乃至宏 观 的统计 、 析 、 合 和推理 ， 分 综 并 试 图发现 事件 间 的相 互 关 联 ， 至 利 用 已有 的数 据 甚 对未 来 的活动 进行 预测 ， 以指 导 实际 问题 的求解 。
式 （ ） 式 （ ） 满 足距 离 函数 的有关 数 学性质 ， １ 、 ２都 即
（，） ０ 则 表示 对 象之 间距 离 为非 负数 的 １ ≥ ， 个数 值 ； （ ，）一 ０ 则表 示对 象 之间 距离 为 ０ ｄ ｉ ｄ ｉｊ ， ； （，
） ｄ ｊ ， 表示 对象 之 间距 离 为对称 函数 ； ≤ （ ，） 则 （ ， ） ｄ ） ｄ ，） 则 表 示 对 象 之 间 距 离 满 足 ≤ （， ＋ （ ， “ 边之 和不小 于第 三边”的性质 。 两
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｏ ｎ ｔ ｓｓ ｏ ｘｐ ｎｄｉ ｈｅ ｔ ｃ ｎｏｌ ｙ ａ ｅ ｈｏ ｆｄ ｔ ｉ ｎｇ， ｔ ｓ ｐ ｐｅ ａ ｎ ｓｒ ｃ ： ｈｅｂａ ｉ ｆｅ ｏｕ ｎｇ ｔ ｅ ｈ ｏｇ ｎｄ ｍ ｔ ｄ ｏ ａ ａ ｍ ｎｉ ｈｉ ａ ｒ ｍ ｉ —
ｎ ｌ ｉ ｆｔ ｅ ｕｌ ａ ｔ ｏ ｅ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｉ ｏｒ ｔｏ ｈｅ ｔ ｎｎｅ ｒ ｆ ｉ ｌ ｗ ， ｓ ｈ ａ ａ ｙｓｓ ｏ ｈｅ ｒ ｓ ｔ ｎｄ ｇｅ ｓ ｓ ｍ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｎｆ ｍａ ｉ ｎ ｏｆ ｔ ｕ ｌｔ ａ ｆｃ ｆｏ ｕｃ ｓ
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决 策者 。
１ ２ 数 据 挖 掘 的 方 法 和 技 术 ．
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（） ３
基 于 ｋｍｅ ｎ （ 一 均 值 ） ｋｍｅ ｏｄ （ 一 心 — ａ ｓ ｋ平 、 — ｄ ｉｓ ｋ 中 点） 和其 他 一些 方法 的 聚类 分 析 工 具 己经 被 加 入 到
摘 要 ： 阐 述 数 据 挖 掘 技 术 和 方 法 的 基 础 上 ， 究 了基 于 统 计 理 论 的 聚 类 方 法 。 利 用 微 软 Ｓ 在 研 ＱＬ
Ｓ ｒ ｅ ０ ０ 供 的 聚 类 数 据 挖 掘 方 法 对 某 个 公 路 隧道 交 通 流 的 数 据 进 行 了 聚 类 分 析 ， 对 数 据 结 ｅｖ ｒ２ ０ 提 并
ｍ ｉ ｎ ｃ ｕｓ ｅ ｎ ｌ ｉ ｎｉ ｇ； ｌ ｔ ｒ ａ ａ ｙｓｓ
０
引
数据挖掘是 ２ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年 代 新 崛 起 的 一 门学
入 ， 已经 广 泛 地应 用 于 各 个 领 域 。然 而 ， 料 表 它 资 明［ ， １ 在公 路 隧道交 通领 域 ， 数据 挖 掘技术 的研 究 和
ｔ ｅｔ ｎ ｅ ｖ ｌｏ ｘ ｍｕ ｔａ ｆ ｌｗ．Ｕｓｎ ｈｓ ｉｆ ｒ ｔｏ ｈ ｉ ｉｔ ｒ ａ ｆｍａ ｉ ｍ ｒ ｆｉ ｆｏ ｍｅ ｃ ｉ ｇ ｔ ｉ ｎ ｏ ｍａｉｎ，ｔ ｅｃ ｎ ｒ ｌｐ ｏｅ ｔｏ ｕ ｎ ｌ ｈ ｏ ｔｏ ｒｊ ｃ ｆｔ ｎ ｅ
许 多统 计分 析软 件包 或 系统 中 。这里 主要 介绍 在 微
软 Ｓ ｅｖｒ２ ０ ＱＬ Ｓ ｒ ｅ ０ ０环境 下 的 ｋ ｍｅ ｎ 聚类 算法 。 — ａｓ ｋｍｅｎ — ａ ｓ以 ｋ为参数 ， 把 个对 象 分 为 ｋ个簇 ， 使 簇 内具 有较 高 的相似 度 ， 而且 簇 间的相 似 度较低 。 相 似 度 的计 算根 据 １个 簇 中对 象 的 平均 值 （ 看 作 被 簇 的重心 ） 来进 行 。
基 金 项 目 ： 家 西 部 交 通 建 设 科 技 项 目（ ０ ４３８８ ２２ ） 国 ２ ０ １ １ ２
作 者 简 介 ： 宏 科 （ ９ ３ ） 男 ， 西 风翔 人 ， 安 大学 副教 授 ， 士研 究 生 许 １６一， 陕 长 博
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首先 是数 据 准备 ， 阶段 又可 分 为 ： 据 集 成 、 此 数 数据 选择 、 据 预处 理 和 数 据 转换 。其 次 是 数 据 挖 数 掘， 即利 用机 器学 习 、 统计 分析 等方法 从 数据库 中发