在现代交通管理和规划中，道路交通流的合理分析与管理是关键环节之一。随着信息技术的发展，数据挖掘技术在道路交通领域中发挥着越来越重要的作用。本研究结合数据挖掘技术，探讨了道路交通流分布模式，并设计了基于空间聚类的道路交通流空间聚类算法，通过真实数据和模拟数据的实验验证了该算法的有效性。
数据挖掘，又称为数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），是一个从大量、随机、模糊且常常受到一定影响的数据库中，提取隐藏在数据中、事先未知且有潜在应用价值信息的过程。数据挖掘的应用领域广泛，它包含了人工智能、统计分析、数据可视化以及并行计算等多学科领域的知识和技术。按照挖掘任务的不同，数据挖掘可以分为模型发现、聚类分析、关联规则发现、序列分析、偏差分析和数据可视化等多个子领域。
在本研究中，针对传统交通区域划分方法实时性不足的弊端，提出了利用数据挖掘技术对道路交通流的空间分布模式进行分析，目的是通过空间聚类分析实现对交通流的优化管理。研究中提到了道路网络上不同空间上的交通流具有不同的空间分布模式，例如线性模式主要出现在城市主干道上，而面状模式则主要出现在繁华的商业区域等。为了有效获取这些空间分布模式，本研究设计了一个基于聚类分析的道路交通流空间聚类算法。
在智能交通系统中，交通流信息的采集方法多种多样，其中电磁感应技术支撑的环形感应线圈检测器是最广泛使用的一种方式。环形感应线圈检测器的价格相对低廉，并且检测性能较高。这种检测器利用电感量的变化原理，将线圈埋设在路面下，通过检测线圈的电感量变化来获取车辆的数量信息，进而分析道路网络上运行的交通流信息。
研究中的实验部分使用了真实数据集和TinyOSTossIM模拟数据集进行。实验从算法效率和聚类结果两个方面进行了分析。通过与ELink算法和基本层次空间聚类算法的比较，实验结果表明SPANBRE算法在执行效率上具有良好的性能。尤其在大数据集环境下，SPANBRE算法能够有效地进行聚类分析，这对于实时交通流分析和交通流预测具有重要意义。
本研究对道路交通流分布模式进行了深入分析，并提出了基于数据挖掘技术的新型分析方法。通过空间聚类算法，可以更准确地了解道路网络上的交通流分布规律，从而为城市交通规划、交通流管理和道路使用效率的提升提供数据支持和技术手段。随着城市交通问题的日益复杂化，数据挖掘技术在道路交通管理中的作用将越来越突出，对智能交通系统的改进和优化将产生深远的影响。
